Judul: emodelan Klasifikasi Rasa Trauma dalam Menghadapi Bencana Alam dengan Regresi Logistik Biner dan Random Forest (Studi Kasus: Provinsi Banten).
Abstrak: Indonesia merupakan negara yang rawan bencana alam karena berada dalam cakupan Pacific Ring of Fire. Provinsi Banten merupakan provinsi di Indonesia yang rawan terhadap bencana alam. Gempa bumi, banjir, angin puting beliung, dan tanah longsor merupakan bencana alam yang telah terjadi di Provinsi Banten. Penelitian ini mengkaji faktor-faktor yang memengaruhi rasa trauma masyarakat Provinsi Banten akibat bencana alam serta melihat kinerja klasifikasi yang dihasilkan oleh regresi logistik biner dan random forest. Hasil kajian menunjukan bahwa pendidikan terakhir (X3) dan usia (X2) merupakan faktor yang memengaruhi rasa trauma masyarakat Provinsi Banten akibat bencana alam. Dilihat dari kinerja klasifikasi, metode random forest pada cut off 0.45 dapat memberikan kinerja prediksi yang lebih optimal.
Keyword: bencana alam, cut off, random forest, regresi logistik biner

Judul: Analisis Bahaya Bencana Alam Berbasis Peta Ekoregion di Provinsi Banten.
Abstrak: Peta ekoregion tergolong peta tematik baru di Indonesia dan telah memetakan seluruh wilayah Indonesia. Melihat isi peta ekoregion yang tersusun atas bentuklahan, ekosistem, dan komunitas vegetasi, maka peta ini seharusnya dapat digunakan untuk menghasilkan informasi baru terkait isyu lingkungan, seperti pemetaan daya dukung atau pemetaan kerawanan bencana alam. Penelitian ini mengambil lokasi di Provinsi Banten dan memanfaatkan peta ekoregion untuk tujuan melakukan penilaian geoindikator untuk kerawanan bencana (longsor, banjir, dan tsunami) yang berbasis ekoregion, penilaian kerawanan bencana (susceptibility) berdasarkan geoindikator terpilih, dan melakukan penilaian bahaya bencana (hazard) berdasarkan hasil analisis kerawanan bencana. Pencapaian tujuan ini dilakukan dengan menggunakan metode multi criteria evaluation (MCE) dan peta ekoregion sebagai dasar pemetaan (unit analisis). Kriteria yang dianalisis adalah karakter dari setiap satuan ekoregion yang meliputi variabel bentuklahan, ekosistem, dan komunitas vegetasi. Setiap variabel tersebut dianalisis dengan metode Analitycal Hierarchy Process atau AHP untuk mendapatkan skor dan bobot dari setiap kriteria. Selanjutnya hasil analisis kerawanan dinilai dengan menggunakan pendekatan parametrik untuk memperoleh peta bahaya bencana alam. Hasil analisis kerawanan bencana selanjutnya dinilai tingkat akurasinya dengan metode kappa baik secara keseluruhan (overall accuracy) maupun pada setiap kelasnya. Nilai kappa ini digunakan untuk menunjukkan tingkat keakuratan model. Hasil analisis menunjukkan bahwa bentuklahan merupakan geoindikator yang memiliki bobot paling tinggi untuk menilai kerawanan bencana longsor, banjir dan tsunami, disebabkan oleh adanya informasi mengenai morfologi dan morfogenesis atau proses pembentukan bentuklahan tersebut. Zona rawan longsor pada tingkat sedang hingga sangat tinggi tersebar pada bentuklahan-bentuklahan perbukitan dan pegunungan, sementara untuk zona rawan banjir dan tsunami tersebar pada dataran fluvial dan fluvio-marin. Analisis dan pemetaan zona rawan bencana ini mempunyai akurasi yang baik (>80%) sehingga peta ekoregion sangat baik digunakan untuk pemetaan daerah rawan bencana. Sementara itu persebaran zona bahaya (hazard) longsor, banjir, dan tsunami tampak sangat logis, meskipun hasil uji akurasi zona bahaya longsor dan banjir menunjukkan nilai overall accuracy yang agak rendah, berturut-turut 74% dan 80.9%. Hal ini bisa disebabkan oleh kurang memadainya jumlah data lapangan untuk mengujinya. Metode sederhana ini diharapkan sangat aplikatif sehingga dapat digunakan oleh Pemda untuk pemerintah daerah dalam rangka memperkaya peta-peta kebencanaan alam di wilayahnya, mengingat bahwa peta ekoregion sudah meliput seluruh wialayah indonesia.
Keyword: longsor, banjir, tsunami, kerawanan, ekoregion, Provinsi Banten

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: