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: Model Prediksi Perubahan Tutupan Lahan pada Area Kebakaran Lahan Menggunakan Model Cellular Automata Markov
Abstrak: Selama tahun 2016 Provinsi Riau mengalami kebakaran hutan dan lahan (karhutla) seluas 10,676 hektar lahan terbakar, dimana Kabupaten Rokan Hilir merupakan wilayah kebakaran hutan dan lahan terluas yaitu sekitar 3,416 hektar. Luasan lahan gambut di Indonesia saat ini mengalami degradasi, salah satunya karena banyaknya kebakaran hutan yang terjadi sehingga mengakibatkan penggunaan lahan, perubahan penggunaan lahan dan kehutanan atau yang dikenal dengan land-use, land-use changes and forestry. Penelitian ini bertujuan membuat model prediksi perubahan tutupan lahan di area kebakaran lahan menggunakan model Cellular Automata Markov. Model Cellular Automata Markov digunakan untuk memprediksi perubahan tutupan lahan karena model tersebut sangat cocok diterapkan untuk fenomena spasial pada tingkat kedetilan yang tinggi. Model prediksi dibangun dengan menggunakan data tutupan lahan 3 periode, yaitu tahun 2000-2003, 2006-2009, dan 2014-2016, dimana tahun 2000, 2006, dan 2014 untuk melihat lahan sebelum terjadinya kebakaran dan tahun 2003, 2009, dan 2016 untuk melihat lahan setelah terjadinya kebakaran. Sedangkan untuk data kebakaran yang digunakan adalah data citra MCD64A1 pada bulan Maret tahun 2002, bulan Juli tahun 2007, dan bulan Juni tahun 2015. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa pada periode 2000-2003 hutan rawa sekunder mengalami penurunan luas wilayah sebesar 1.78% dan belukar rawa mengalami peningkatan luas wilayah sebesar 0.92%. Untuk periode 2006- 2009 hasil penelitian menunjukkan bahwa hutan rawa sekunder mengalami penurunan luas wilayah sebesar 17.61% dan pertanian lahan kering campur mengalami peningkatan luas wilayah sebesar 18.07%. Sedangkan untuk periode 2014-2016 hasil penelitian ini menunjukkan bahwa hutan tanaman mengalami penurunan luas wilayah sebesar 17.44% dan tanah terbuka mengalami peningkatan luas wilayah sebesar 24%. Periode tahun 2000-2003 yang memprediksi perubahan tutupan lahan tahun 2006 berdasarkan karhutla pada Maret 2002 menunjukkan bahwa perkebunan mengalami perubahan sebesar 25.36% dengan nilai Kappa sebesar 95.74%. Periode 2006-2009 yang memprediksi perubahan tutupan lahan tahun 2012 berdasarkan kejadian karhutla pada bulan Juli 2007 menunjukkan bahwa belukar rawa mengalami perubahan sebesar 74.94% dengan nilai Kappa sebesar 93.22%. Sedangkan untuk periode 2014-2016 yang memprediksi perubahan tutupan lahan tahun 2018 akibat adanya karhutla pada bulan Juni 2015 menunjukkan bahwa kelas tutupan lahan belukar rawa mengalami perubahan sebesar 55.07% dengan nilai Kappa sebesar 68.59%. Hasil prediksi dari ketiga periode menunjukkan hasil yang baik dan dapat diterima, akan tetapi luasan tutupan lahan hasil prediksi untuk setiap kelas cukup berbeda dari luasan tutupan lahan aktual.
Keyword: cellular automata Markov, kebakaran lahan, lahan gambut, land-use land-use changes and forestry

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: