Judul: Estimasi Deforestasi Lahan Gambut Akibat Kebakaran di Kabupaten Rokan Hilir Provinsi Riau Menggunakan Pendekatan Spatial Data Mining
Abstrak: Indonesia tercatat memiliki 14.9 juta hektar lahan gambut yang terus mengalami deforestasi akibat kegiatan alih fungsi tutupan lahan atau dikenal sebagai Land Use, Land Use Change and Forestry (LULCF). Lahan gambut berperan penting dalam pelestarian sumber daya air, peredam banjir, pendukung keanekaragaman hayati, pengendali iklim, dan khususnya sebagai penambat karbon yang berkonstribusi mengurangi emisi gas rumah kaca. Kebakaran hutan gambut akan mendekomposisi karbon ke atmosfer. Pembakaran hutan gambut alami diduga menjadi awal pembukaan lahan baru dalam kegiatan LULUCF. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi dan mengestimasi deforestasi lahan gambut dan melihat keterkaitannya dengan insiden kebakaran yang ditandai dengan sekuens titik panas. Area studi adalah Rokan Hilir yang merupakan salah satu kabupaten dengan kejadian kebakaran tertinggi di tahun 2015 Citra landsat 8 yang digunakan ada tiga periode, yaitu 11 Mei 2014 (sebelum kebakaran), 2 Agustus 2015 (kebakaran), dan 19 Juli 2016 (setelah kebakaran). Citra tahun 2014 dan 2016 yang dianalisis adalah tutupan lahannya sedangkan citra tahun 2015 fokus pada wilayah kebakaran. Ketiga periode citra tersebut diklasifikasikan dengan algoritme C5.0. Hasil klasifikasi citra tahun 2014 dibandingkan dengan klasifikasi citra tahun 2016, khususnya terhadap perubahan tutupan wilayah gambut. Perbandingan yang dilakukan merupakan perbandingan berbasis piksel. Kebakaran tahun 2015 yang diindikasikan sekuens titik panas akan diplot posisi di atas citra hasil klasifikasi tahun 2015 untuk meyakinkan area kebakaran.. Estimasi luas deforestasi dilakukan dengan menggunakan teknik spatiotemporal data mining. Rokan Hilir menjadi area studi pilihan karena merupakan area yang masih memiliki banyak hutan alami dan mengalami tingkat kebakaran yang tinggi di Riau pada tahun 2015. Penerapan algoritme C5.0 menghasilkan model dengan akurasi sebesar 85% dan mengestimasi bahwa luas kebakaran pada tahun 2015 mencapai 18949 ha dan 12622 ha di antaranya tutupan lahannya berubah. Dari total luas 1936.9 ha lutan gambut, 643.7 ha mengalami deforestasi. Penelitian diharapkan dapat mengetahui estimasi deforestasi lahan gambut serta kaitannya dengan kebakaran hutan sehingga berguna bagi pemerintah dalam menentukan kebijakan pembangunan dan pengendalian kebakaran hutan.
Keyword: data mining, deforestasi, lahan gambut, LULUCF, spasial, titik panas

Judul: Estimasi Luas Kebakaran dan Emisi Karbon akibat Kebakaran Hutan dan Lahan Gambut di Kabupaten Siak, Provinsi Riau.
Abstrak: Permasalahan degradasi dan deforestasi di Indonesia semakin meningkat, salah satu penyebabnya adalah kebakaran hutan dan lahan. Saat ini, upaya penanganan pasca kebakaran di lapangan belum efektif untuk mengatasi dampak ekologis, sosial, maupun ekonomi. Hambatan yang sering terjadi di lapangan yaitu perhitungan luas area bekas kebakaran hutan dan lahan. Data luas area bekas kebakaran benar-benar dibutuhkan. Data ini berguna dalam rehabilitasi pasca kebakaran, pendugaan emisi karbon, dan penegakan hukum oleh pemerintah. Hingga saat ini, informasi data luas area bekas kebakaran sulit dikumpulkan dari pengukuran lapangan dan dari data pemerintah karena cakupan area yang sangat luas dan tidak memiliki akses yang baik. Penginderaan jauh dapat mengatasi masalah ini, penginderaan jauh dapat mendeteksi ataupun memperkirakan area yang terbakar, sehingga pemanfaataan teknologi penginderaan jauh sangat diperlukan. Penelitian ini difokuskan dalam estimasi luas area kebakaran dan estimasi emisi karbon di Kabupaten Siak, Provinsi Riau agar terciptanya strategi penanganan pasca kebakaran dan mitigasi perubahan iklim yang sesuai. Lokasi penelitian terletak di Kabupaten Siak, Provinsi Riau khususnya pada areayang terbakar dan pada wilayah yang bergambut pada tahun 2015. Persiapan data awal penelitian telah dilakukan di LAPAN dan di laboratorium remote sensing Fakultas Kehutanan IPB sejak bulan Mei 2016. Pengambilan sampel di lapangan dilakukan pada bulan Oktober 2016. Estimasi luas area terbakar dan emisi karbon dilakukan menggunakan metode visual dan metode dijital. Metode visual adalah metode yang menggunakan dijitasi on screen yang dibantu oleh data titik panas, keberadaan asap, dan data pemadaman kebakaran. Metode dijital adalah metode yang menggunakan indeks Normalized Burn Ratio (NBR). Estimasi emisi karbon diduga dari hasil pengolahan data luas area terbakar kemudian dihitung menggunakan persamaan yang dikembangkan dari IPCC 2006 dalam Verified Carbon Standard 2015. Hasil penelitian menunjukkan bahwa estimasi luas area terbakar menggunakan metode visual memiliki nilai akurasi (overall accuracy) sebesar 100%, sedangkan menggunakan metode dijital (model NBR) memiliki nilai akurasi (overall accuracy) 26.1%. Luas area terbakar yang dihasilkan dari metode visual adalah sebesar 1432.47 ha, sedangkan luas area terbakar yang dihasilkan dari metode dijital adalah sebesar 1626.89 ha. Estimasi emisi karbon akibat kebakaran dari atas permukaan tanah gambut lebih tinggi dibandingkan emisi karbon dari tanah gambut. Emisi karbon di atas permukaan tanah gambut sebesar 1376.51 ton C/ha diperoleh dengan metode visual sedangkan 3984.33 ton C/ha diperoleh dengan metode dijital. Emisi karbon tanah gambut sebesar 6.6 x 10-4 ton C/ha diperoleh dengan metode visual sedangkan 2.84 x 10-3 ton C/ha diperoleh dengan metode dijital.
Keyword: emisi gas rumah kaca, kebakaran gambut, NBR, remote sensing

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: