Judul: Identifikasi Karakteristik dan Pemetaan Tutupan Lahan Menggunakan Citra Landsat 8 (OLI) di Kabupaten Ogan Komering Ilir, Provinsi Sumatera Selatan
Abstrak: Citra landsat 8 khusus sensor Operational Land Imager (OLI) merupakan citra satelit terbaru yang mempunyai kemampuan untuk mengidentifikasi kelas tutupan lahan. Sensor OLI memiki resolusi spasial 30 meter x 30 meter dan resolusi spektral 8 band. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan memetakan tutupan lahan yang berada di Kabupaten Ogan Komering Ilir dengan citra landsat 8 (OLI). Metode yang digunakan adalah interpretasi citra secara digital hasil pansharpening dengan klasifikasi terbimbing menggunakan metode maximum likelihood. Hasil perhitungan kombinasi band terbaik menggunakan OIF (Optimum Index Factor) adalah kombinasi band 7-5-4 digunakan untuk klasifikasi tutupan lahan. Hasil klasifikasi tutupan lahan di Kabupaten OKI diperoleh 14 kelas tutupan lahan yaitu badan air, pemukiman, sawah, rawa, semak belukar rawa, rumput rawa, lahan terbuka, tambak, perkebunan (perkebunan karet, perkebunan kelapa sawit, kebun campuran, semak), hutan mangrove, hutan tanaman akasia, awan dan bayangan awan. Hasil analisis akurasi memberikan ketelitian yang baik dengan nilai overall accuracy sebesar 87.83% dan kappa accuracy sebesar 87.83%.
Keyword: klasifikasi terbimbing, kombinasi band, landsat 8 (OLI), tutupan lahan

Judul: Identifikasi Karakteristik dan Pemetaan Tutupan Lahan Menggunakan Citra Landsat 8 (OLI) di PT Gunung Meranti Kalimantan Tengah
Abstrak: Sistem informasi geografis (SIG) menggunakan citra satelit merupakan salah satu cara untuk mengetahui informasi tutupan lahan yang akurat, cepat dan efisien. Citra landsat 8 dengan sensor Operational Land Imager (OLI) merupakan citra satelit terbaru yang memiliki kemampuan dalam mengindentifikasi jumlah dan jenis kelas tutupan lahan. Penelitian inin bertujuan untuk melakukan identifikasi karakteristik tutupan lahan menggunakan analisis citra secara visual dan digital, serta memetakan tutupan lahan di kawasan hutan PT Gunung Meranti Kalimantan Tengah. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu interpretasi citra secara visual dan digital. Klasifikasi citra secara visual menggunakan tiga algoritma yaitu Minimum Distance, Maximum Likelihood dan Spectral Angle Mapper. Hasil analisis klasifikasi tutupan lahan secara visual mendapatkan informasi dengan 7 kelas tutupan lahan adalah hutan primer, hutan bekas tebangan, hutan kerangas, lahan terbuka, semak, badan air dan kebun karet. Hasil klasifikasi tutupan lahan secara digital dengan algoritma terbaik yaitu Maximum Likelihood dengan nilai Overall Accuracy sebesar 97.15 persen dan Kappa Accuracy sebesar 0.95.
Keyword: Identifikasi citra, klasifikasi digital, klasifikasi visual, pemetaan tutupan lahan

Judul: Mathematical model of Hematopoietic Stem Cell in Chronic Myelogenous Leukemia with and without Therapy
Abstrak: Leukemia or blood cancer is a diverse group of neoplastic disease, characterized by the multiplication of abnormal leukocytes or malignant transformation of blood-forming cells in bone marrow and lymphoid tissues. One of the most common types of leukemia is Chronic Myelogenous Leukemia (CML), which is usually diagnosed by the presence of certain chromosomal abnormalities, the so-called Philadelphia chromosome (Ph). One of the treatments of CML is Granulocyte Colony-Stimulating Factor (G-CSF). In this paper, we discuss two Hematopoietic Stem Cell (HSC) models, i.e. HSC without treatment and HSC with G-CSF treatment. The model of HSC without treatment included three equations representing the dynamics of HSC, leukocyte and platelet. Whereas, the model of HSC with G-CSF treatment includes the previous three equations and adds two more equations representing G-CSF injection and G-CSF circulation. The stability behavior of the system approaching the equilibrium points in the simulation study is carried out using Mathematica 7.0. The simulation results show that the G-CSF treatment can successfully decrease the number of HSC, which means reducing the CML.
Keyword: