Judul: Deteksi Dan Prediksi Perubahan Tutupan Lahan Gambut Kabupaten Rokan Hilir Provinsi Riau Menggunakan Support Vector Machine Dan Model Rantai Markov.
Abstrak: Tutupan hutan sebagai salah satu tolok ukur kondisi hutan terus berkurang sejalan dengan intervensi dan eksploitasi yang dilakukan oleh manusia. Lahan gambut merupakan salah satu kawasan yang harus dilindungi terutama lahan gambut dengan kedalaman lebih dari 4 m karena memiliki fungsi hidrologis dan penunjang kehidupan yang sangat penting bagi manusia. Remote sensing (penginderaan jauh) merupakan salah satu alat yang efektif untuk memantau fenomena perubahan yang terjadi secara terus menerus dan dalam area yang luas. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan dan menganalisis perubahan tutupan lahan gambut di Kabupaten Rokan Hilir dengan menggunakan citra satelit, serta membangun model prediksi perubahan tutupan lahan gambut. Penelitian ini menggunakan Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasi jenis tutupan lahan dan model rantai Markov untuk memprediksi perubahan tutupan lahan gambut berdasarkan peluang perubahan lahan, model prediksi dibangun dengan kombinasi interval waktu tiga tahun yaitu tahun 2006-2009, interval enam tahun yaitu tahun 2000-2006, dan interval sembilan tahun yaitu tahun 2000-2009 yang kemudian diuji untuk memprediksi tutupan lahan tahun 2013. Penelitian ini menggunakan citra Landsat 5 TM dan Landsat 7 ETM+ yang diakuisisi tahun 2000, 2004, 2006, 2009, dan 2013, jumlah kelas yang digunakan sebanyak tiga kelas yaitu kelas vegetasi rapat, vegetasi jarang, dan non vegetasi. Penelitian ini terdiri dari empat pekerjaan utama yaitu praproses citra satelit, proses klasifikasi citra dengan teknik klasifikasi SVM, analisis hasil klasifikasi, dan membuat model prediksi perubahan tutupan lahan. Proses klasifikasi SVM menggunakan fungsi kernel Radial Basis Function (RBF) dengan parameter C = 10 dan γ = 0.1. Hasil penelitian menunjukan teknik klasifikasi SVM menghasilkan akurasi rata-rata 98.2% dan koefisien Kappa rata-rata 0.97. Hasil klasifikasi dianalisis dengan menggunakan cross-tabulation untuk mengukur perubahan tutupan lahan. Antara tahun 2000 dan tahun 2013 area non vegetasi meningkat 307% ini berarti bahwa area non vegetasi meningkat tiga kali lipat, area vegetasi jarang meningkat sebesar 22%, sementara itu area vegetasi rapat menurun 61%. Prediksi perubahan tutupan lahan gambut menggunakan model rantai Markov menunjukan bahwa penggunaan citra satelit multi temporal interval 3 tahun memberikan hasil prediksi yang baik dengan indeks kesesuaian prediksi dan aktual (D) sebesar 0.95. Dari hasil penelitian ini juga menunjukan bahwa trend area non vegetasi semakin bertambah, sedangkan area dengan vegetasi rapat semakin berkurang.
Keyword: deteksi perubahan, model rantai markov, remote sensing, support vector machine

Judul: Pemodelan Klasifikasi Tutupan Lahan Gambut Kabupaten Rokan Hilir Provinsi Riau Menggunakan Convolutional Neural Network
Abstrak: Tutupan lahan gambut terus berkurang jumlahnya dengan adanya eksploitasi manusia sehingga menyebabkan adanya perubahan fungsi lahan. Penginderaan jauh merupakan salah satu alat yang efektif dalam memantau fenomena perubahan ini. Tujuan penelitian ini adalah membuat model klasifikasi tutupan lahan gambut Kabupaten Rokan Hilir dan menghitung perubahannya berdasarkan model klasifikasi menggunakan citra satelit. Penelitian ini menggunakan convolutional neural network (CNN) untuk mengklasifikasikan jenis tutupan lahan dengan kelas yang digunakan yaitu vegetasi rapat, vegetasi jarang, dan non vegetasi. Selain itu penelitian ini menggunakan citra Landsat 7 ETM+ yang diakuisisi tahun 2012 dan 2013 serta Landsat 8 OLI/TIRS yang diakuisisi tahun 2014, 2015, dan 2016. Penelitian ini terdiri atas 3 pekerjaan utama yaitu praproses citra satelit, proses klasifikasi citra, dan analisis hasil klasifikasi. Hasil penelitian ini menunjukkan teknik klasifikasi CNN pada data input 1 dimensi menghasilkan rata-rata akurasi 98.2% dan koefisien Kappa 0.974. Antara tahun 2012 dan 2016 area vegetasi rapat meningkat 104%, sedangkan vegetasi jarang dan non vegetasi menurun sebesar 37% dan 95%.
Keyword: CNN, deteksi perubahan, lahan gambut, penginderaan jauh

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: