Judul: Analisis Tinggi Muka Air Tanah Lahan Gambut pada Berbagai Tipe Penggunaan Lahan di Provinsi Riau dan Jambi
Abstrak: Provinsi Riau dan Jambi termasuk dalam tujuh provinsi daerah prioritas restorasi gambut Badan Restorasi Gambut. Lahan Gambut merupakan lahan marjinal yang rentan terhadap kerusakan sehingga perlu memperhatikan fungsi hidrologi, produksi, dan ekologi dalam pemanfaatannya. Penelitian ini bertujuan menganalisis Tinggi Muka Air tanah (TMA) lahan gambut pada berbagai penggunaan lahan di Provinsi Riau dan Jambi. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data sekunder Tinggi Muka Air tanah (TMA), kelembaban tanah gambut (SM), dan Curah Hujan (CH) yang diperoleh dari website Sistem Pemantauan Air Lahan Gambut (SIPALAGA). Peta administrasi daerah penelitian diperoleh dari website Geospasial untuk Negeri. Pembuatan peta menggunakan software Arcgis 10.3 dengan 14 lokasi titik pantau. Pengolahan data TMA, SM, dan CH menggunakan software Microsoft Excel. Data dikelompokkan berdasarkan penggunaan lahan dan lokasi pemantauan. Analisis hubungan TMA dan kelembaban tanah gambut menggunakan analisis uji statistik korelasi dan regresi menggunakan Minitab 16 dan Microsoft Excel. Analisis data TMA dan kelembaban tanah gambut menggunakan analisis boxplot untuk melihat pola sebaran data pada setiap penggunaan lahan di Microsoft Excel. Hasil penelitian menunjukkan fluktuasi tinggi muka air tanah (TMA) dan kelembaban tanah gambut (SM) cenderung menurun selama musim kemarau dan meningkat saat musim hujan. Faktor yang mempengaruhi fluktuasi TMA dan kelembaban tanah gambut dalam penelitian ini adalah curah hujan dan tutupan lahan. Curah hujan dan intensitas hujan yang semakin tinggi dapat meningkatkan tinggi muka air tanah. Penggunaan lahan dengan tutupan tajuk lebih lebar memiliki kelembaban tanah gambut lebih tinggi yaitu perkebunan dan hutan lebih tinggi dari semak belukar. Berdasarkan hasil uji statistik korelasi tinggi muka air tanah dan kelembaban tanah gambut menyatakan hubungan yang sangat kuat dan dipengaruhi secara nyata oleh tipe penggunaan lahan.
Keyword: curah hujan, gambut, kelembaban tanah gambut, penggunaan lahan, tinggi muka air

Judul: Identifikasi Indeks Spektral Untuk Estimasi Kadar Air Tanah Gambut (Studi Kasus: Lahan Gambut Provinsi Jambi).
Abstrak: Indonesia memiliki lahan gambut terluas di Asia Tenggara yang tersebar di Provinsi Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, dan Papua. Lahan gambut memiliki nilai kadar air yang tinggi, akan tetapi mudah untuk menjadi kering. Hal tersebut menyebabkan lahan gambut mudah terbakar terutama pada musim kemarau. Salah satu indikator kekeringan pada lahan gambut adalah kadar air tanah yang merupakan jumlah air yang tersimpan di dekat permukaan tanah yang terkandung dalam ruang antara partikel tanah. Kadar air tanah dapat diestimasi menggunakan penginderaan jauh dengan menggunakan indeks untuk mengetahui kondisi secara spasial. Penelitian ini dilakukan dengan melakukan korelasi antara kadar air tanah dengan beberapa indeks spektral menggunakan data citra satelit Landsat-8, yang bertujuan untuk mengidentifikasi indeks yang paling sesuai untuk estimasi nilai kadar air tanah di lahan gambut. Wilayah kajian pada penelitian ini yaitu stasiun Badan Restorasi Gambut yang berada di Provinsi Jambi, yang meliputi stasiun BRG2, BRG3, BRG4, BRG5, dan BRG6 yang berada di Kabupaten Muaro Jambi. Hasil menunjukkan bahwa indeks NMDI yang merupakan indeks kekeringan dengan jarak buffer 500 m dapat digunakan untuk estimasi kadar air tanah pada lahan gambut di Provinsi Jambi (R-Square > 0.5). Indeks SAVI dan MSAVI2 yang merupakan indeks vegetasi dapat digunakan untuk menggambarkan kadar air tanah rata-rata 14 harian di perkebunan kelapa sawit dengan jenis tanah gambut (R-Square > 0.5). Indeks NDVI, EVI, NDDI, NSMI, dan rasio NIR/SWIR tidak dapat digunakan untuk menggambarkan kadar air tanah di Provinsi Jambi karena hasil korelasi yang lemah (R-Square < 0.5).
Keyword: buffer, kekeringan, kelembaban tanah, Landsat 8, penginderaan jauh

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: