Judul: Penggunaan penginderaan jauh dan sistem informasi geografis untuk deteksi dan prediksi kebakaran gambut di Kabupaten Bengkalis provinsi Riau
Abstrak: Propinsi Riau. Sebagian besar lahan di kabupaten ini merupakan lahan gambut yang telah dikonversi menjadi areal budidaya seperti perkebunan, hutan tanaman dan perladangan. Kebakaran sebagian besar ditemukan pada lahan gambut sebagai akibat aktivitas pembukaan lahan. Pembukaan kawasan gambut sangat beresiko karena dapat mengakibatkan dampak buruk bagi lingkungan seperti kebakaran dan kabut asap. Oleh karena itu, identifikasi dan prediksi kejadian kebakaran gambut sangat penting untuk mengurangi kerusakan dan dampak lingkungan akibat kebakaran gambut. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan keakuratan data hotspot data beberapa sumber penyedia data, menjelaskan dampak kondisi biofisik dan aktifitas manusia pada lokasi terindikasi kebakaran dan membuat prediksi kebakaran gambut dengan varibel dari faktor biofisik dan aktivitas manusia. Dalam penelitian ini dipergunakan analisa deskriptif dan analisis spasial dari data hotspot. Analisa citra satelit Landsat TM digunakan untuk identifikasi lahan terbakar dan perubahan penutupan lahan. Sedangkan model prediksi kebakaran dibuat dari model regresi logistik binary kemudian diimplementasikan menjadi model spasial prediksi kebakaran gambut. Hotspot merupakan indikasi kebakaran hutan yang dibuktikan dengan hasil interpretasi dan analisa citra dengan warna merah muda hingga merah muda tua untuk kombinasi Band 543 dan hijau muda hingga hijau muda tua untuk kombinasi Band 453. Jumlah hotspot yang dikeluarkan sumber penyedia hotspot dari terbesar ke terkecil yaitu JICA, ASMC dan LAPAN. Hotspot dari ASMC mempunyai akurasi sebaran yang lebih tinggi yaitu 60 %, JICA 47% dan LAPAN 40%. Adapun JICA memiliki akurasi lokasi yang lebih tinggi yaitu 1.75 km, ASMC 4.46 km dan LAPAN 3.70 km. Dua dari sembilan variabel secara statistik yaitu ketebalan gambut dan NDVI pada taraf nyata 0.05 dan jarak dari areal HPH/HTI pada taraf nyata 0.10 dimana akurasi model sebesar 69.5%. Korelasi antara variabel yang berperan yaitu ketebalan gambut, NDVI dan jarak dari lokasi HPH/HTI dengan kejadian kebakaran adalah negatif.
Keyword: Detection, Prediction, Peatland fire, Hotspot, Forest conversion, Land fire

Judul: Application of Weather Research and Forecasting (WRF) Model for Early Detection of Peatland Fires in Sumatra
Abstrak: Indonesia merupakan negara yang memiliki lahan gambut tropis terluas di dunia, dengan perkiraan luas mencapai 20,69 juta ha. Lahan gambut tropis merupakan sumberdaya alam yang memiliki fungsi lingkungan dalam skala regional ataupun global karena lahan gambut tropis merupakan salah satu cadangan karbon organik terestrial dekat permukaan terbesar, sehingga kualitas dan kuantitasnya memiliki implikasi penting bagi perubahan iklim. Akan tetapi, dibalik peran lahan gambut dalam menjaga cadangan karbon, gambut juga rentan terbakar terutama dalam kondisi kering, baik secara alamiah ataupun akibat aktivitas manusia. Berbagai metode dalam upaya tindakan preventif mencegah kejadian kebakaran lahan gambut telah banyak dilakukan. Salah satu metode yang umum dalam menjaga tinggi muka air gambut adalah sistem pembasahan ulang (rewetting) dengan membuat sekat kanal. Pendekatan lain yang dapat dilakukan yaitu dengan pemanfaatan model Weather Research and Forecasting (WRF) sebagai model prediksi cuaca untuk selanjutnya diintegrasikan dengan model kekeringan dan kebakaran. Penelitian ini bertujuan mengintegrasikan luaran model WRF dengan model kekeringan modified Keetch Byram Drought Index (mKBDI) untuk memperoleh prediksi tingkat kekeringan lahan gambut di Pulau Sumatera, yaitu pada Provinsi Riau, Jambi, dan Sumatera Selatan. Sebelum digunakan, model WRF dilakukan proses parameterisasi untuk memilih parameter fisik yang paling sesuai untuk kondisi iklim tropis menggunakan metode stepwise calibration, serta dilakukan proses koreksi bias dengan data pengukuran lapang. Variabel cuaca yang digunakan untuk kebutuhan model mKBDI adalah curah hujan yang dikoreksi dengan metode Polygon Thiessen dan IDW, suhu udara, dan kelembaban tanah yang dikoreksi dengan metode rescaling. Pada penelitian ini, model disimulasikan untuk data harian sepanjang tahun 2019. Alasan pemilihan waktu tesebut adalah karena pada tahun 2019 terjadi kebakaran lahan gambut di Pulau Sumatera. Hasil simulasi model potensi kebakaran lahan gambut pada pada tahun 2019 menunjukkan performa “sangat baik” (PBIAS<5) pada hasil koreksi curah hujan dan suhu udara. Proses rescaling turut membuat variabel kelembaban tanah memiliki rentang nilai yang sesuai dengan hasil pengukuran lapang. Selain itu, pengujian terhadap kemunculan hotspot menunjukkan bahwa 56.3% dari titik hotspot sesuai dengan munculnya kelas “Bahaya” pada model prediksi kebakaran lahan gambut pada penelitian ini. Artinya, apabila model ini dapat diterapkan sebagai model yang kontinyu dengan prediksi terjauh hingga 16 hari kedepan dan telah memberikan informasi kelas “Bahaya”, maka pada lokasi tersebut diduga akan menjadi hotspot dengan confidence level >80%.
Keyword: hotspot, IDW, Polygon Thiessen, rescaling, stepwise calibration

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: