Judul: Identifikasi dan Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan Citra Landsat 8 (OLI/TIRS) di Provinsi Jambi
Abstrak: Landsat 8 merupakan salah satu teknologi penginderaan jarak jauh yang dapat diakses dengan mudah dan gratis. Penggabungan kanal-kanal spektral pada Landsat 8 akan membuat citra-citra berwarna sehingga para pengguna mampu mengindetifikasi dan membedakan karakteristik dan kondisi-kondisi ciri penutup lahan. Tujuan dari penelitian ini ingin mengidentifikasi tutupan lahan di Kabupaten Muaro Jambi,Tanjung Jabung Barat, dan Tanjung Jabung Timur Jambi menggunakan Citra Landsat 8 (OLI/TIRS) dengan analisis citra secara digital. Penelitian ini ingin melihat jumlah dan jenis kelas tutupan lahan dengan metode klasifikasi terbimbing. Berdasarkan hasil analisis separabilitas menggunakan metode maximum likelihood di peroleh 17 kelas tutupan lahan yaitu pertanian campuran, badan air, lahan terbangun, lahan terbuka, kebun kelapa sawit, hutan tanaman industri Acacia crassicarpa/Eucalyptus pellita umur 1-4 tahun, hutan tanaman industri Acacia crassicarpa/Eucalyptus pellita umur > 4 tahun, sawah, awan, bayangan awan, hutan mangrove, hutan rawa primer, hutan rawa sekunder, hutan sekunder, kebun karet, semak/belukar, rawa belukar. Selain itu, penelitian ini akan melakukan pengurangan beberapa band untuk melihat jumlah kelas maksimal yang dihasilkan. Pemilihan band dilakukan berdasarkan nilai korelasi antar band. Hasil analisis separabilitas dari pengurangan band diperoleh 15 kelas tutupan lahan. Klasifikasi 17 kelas tutupan lahan memperoleh nilai overrall accuracy sebesar 96,50% dan kappa accuracy sebesar 96,24%. Sedangkan klasifikasi 15 kelas memperoleh nilai overrall accuracy sebesar 95,49% dan kappa accuracy sebesar 95,12%. Hasil uji akurasi klasifikasi 17 dan 15 kelas tutupan lahan menunjukkan ketelitian yang cukup baik dan dapat digunakan.
Keyword: klasifikasi terbimbing, separabilitas, tutupan lahan, uji akurasi

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: 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: