Judul: Presumption the Area of Forest and Land Fires in Jambi Using Normalized Burn Ratio and Normalized Difference Vegetation Index Methods
Abstrak: Kabupaten Tanjung Jabung Timur mengalami kebakaran hutan yang berulang. Penginderaan jauh, khususnya penggunaan Normalized Burn Ratio (NBR) dan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) memberikan informasi tentang dugaan luas kebakaran hutan dan lahan. Penelitian ini bertujuan menganalisis penerapan indeks NBR dan NDVI terhadap deteksi titik panas, membandingkan hasilnya serta memperkirakan luasan area yang terbakar. Hasil dari penelitian ini menunjukkan Kabupaten Tanjung Jabung Timur terdeteksi titik panas sebanyak 7.747 pada tahun 2019. Indeks NBR memiliki kemampuan yang lebih baik dalam pengestimasian tingkat keparahan kebakaran hutan dan lahan dengan nilai D sebesar 6,583 dibandingkan dengan indeks NDVI dengan nilai D sebesar 1,041. Pendugaan luas kebakaran hutan dan lahan yang dihasilkan pada metode NBR sebesar 13.199,600 hektar dan pada metode indeks NDVI seluas 12.331,53 hektar. Hasil pendugaan luas kebakaran hutan dan lahan dengan metode NBR lebih mendekati luas kebakaran hutan dan lahan yang sebenarnya (14.129 Ha). Lebih dari 98% kebakaran hutan dan lahan termasuk ke dalam kelas tingkat keparahan rendah, baik dengan menggunakan indeks NBR ataupun NDVI., Kabupaten Tanjung Jabung Timur mengalami kebakaran hutan yang berulang. Penginderaan jauh, khususnya penggunaan Normalized Burn Ratio (NBR) dan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) memberikan informasi tentang dugaan luas kebakaran hutan dan lahan. Penelitian ini bertujuan menganalisis penerapan indeks NBR dan NDVI terhadap deteksi titik panas, membandingkan hasilnya serta memperkirakan luasan area yang terbakar. Hasil dari penelitian ini menunjukkan Kabupaten Tanjung Jabung Timur terdeteksi titik panas sebanyak 7.747 pada tahun 2019. Indeks NBR memiliki kemampuan yang lebih baik dalam pengestimasian tingkat keparahan kebakaran hutan dan lahan dengan nilai D sebesar 6,583 dibandingkan dengan indeks NDVI dengan nilai D sebesar 1,041. Pendugaan luas kebakaran hutan dan lahan yang dihasilkan pada metode NBR sebesar 13.199,600 hektar dan pada metode indeks NDVI seluas 12.331,53 hektar. Hasil pendugaan luas kebakaran hutan dan lahan dengan metode NBR lebih mendekati luas kebakaran hutan dan lahan yang sebenarnya (14.129 Ha). Lebih dari 98% kebakaran hutan dan lahan termasuk ke dalam kelas tingkat keparahan rendah, baik dengan menggunakan indeks NBR ataupun NDVI.
Keyword: burnt area, NBR, NDVI, hotspot

Judul: Model Spasial Estimasi Luas Area Bekas Kebakaran Hutan Dan Lahan Di Provinsi Kalimantan Barat
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan merupakan salah satu penyebab degradasi dan deforestasi hutan di Indonesia. Terdapat delapan daerah rawan kejadian kebakaran hutan dan lahan, terutama wilayah Sumatera dan Kalimantan. Berdasarkan pemantauan titik panas (hotspot) sepanjang tahun 2014, wilayah Kalimantan tercatat memiliki jumlah hotspot yang tinggi, salah satunya Provinsi Kalimantan Barat. Penelitian terkait identifikasi dan estimasi area bekas kebakaran hutan dan lahan menggunakan data penginderaan jauh saat ini makin berkembang. Adanya hambatan selama observasi lapangan seperti lokasi kebakaran yang sulit terjangkau, penginderaan jauh menjadi solusi yang tepat untuk pemantauan dan pengukuran areal yang terbakar. Kelebihannya terletak selain dalam cakupan wilayah yang luas juga memberikan waktu pemantauan yang lebih near real-time dibandingkan data observasi lapangan. Data luas area bekas kebakaran hutan dan lahan sangat penting dan dapat digunakan sebagai acuan kegiatan rehabilitasi dan penegakan hukum bagi pemerintah setempat dan instansi-instansi terkait lainnya. Selain itu, data luas area bekas kebakaran hutan dan lahan dapat dimanfaatkan pula untuk estimasi emisi karbon, khususnya dalam perubahan stok karbon. Penelitian ini mengkaji pemanfaatan data penginderaan jauh yaitu citra resolusi sedang MODIS untuk identifikasi dan estimasi luas area bekas kebakaran menggunakan beberapa model algoritma seperti NDFI (Normalized Difference Fire Index) dan MNDFI (Modified Normalized Difference Fire Index) yang diturunkan dari nilai pantulan atau reflektansi kanal 2 dan 7 MODIS serta menggunakan diagram algoritma yang menambahkan variabel lain seperti nilai reflektansi kanal 2 dan 3 untuk mengurangi dampak asap, nilai reflektansi kanal 5 dan 6 untuk membedakan asap dengan awan, serta satu indeks tambahan yaitu NTI (Normalized Thermal Index) yang ditujukan untuk menemukan lokasi dengan suhu tinggi. Model estimasi luas area bekas kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Kalimantan Barat diharapkan mampu menyediakan informasi kepada instansi-instansi yang menaruh perhatian dalam kejadian kebakaran hutan dan lahan sebagai acuan informasi dalam kegiatan penanganan pasca kebakaran hingga penentuan kebijakan yang terkait untuk mencegah kerugian yang lebih besar lagi. Hasil analisis menunjukkan Indeks NDFI dan MNDFI memiliki kemampuan yang baik dalam mengidentifikasi area bekas kebakaran hutan dan lahan di Kalimantan Barat untuk kasus kebakaran di Kalimantan Barat pada periode Januari-April 2014. Indeks MNDFI mempunyai akurasi yang sedikit lebih tinggi yaitu sebesar 44.2% dibandingkan dengan akurasi NDFI (37.7%). Estimasi luasan area bekas terbakar dari total wilayah Kalimantan Barat sebagian besar berada pada pertanian lahan kering campuran, hutan lahan kering primer, hutan lahan kering sekunder, hutan rawa sekunder, dan perkebunan. Hasil identifikasi melalui model diagram algoritma walaupun memiliki akurasi yang lebih rendah (21.8%) mungkin untuk diterapkan di wilayah Indonesia namun perlu adanya penyesuaian kembali terhadap fixed threshold yang digunakan dalam diagram algoritma agar lebih sesuai dengan karakteristik kebakaran hutan dan lahan di wilayah Indonesia.
Keyword: Area bekas kebakaran hutan dan lahan, MNDFI, MODIS, NDFI

Judul: Optimization of Alginate-Chitosan Microcapsules Formation for Leydig Cells Encapsulation
Abstrak: Hypogonadism is a clinical condition characterized by low concentrations of testosterone. It is caused by malfunction of Leydig cells in producing testosterone. Encapsulation method will protect the transplanted cells from the immune system rejection. The aims of this study was to optimize the formation of microcapsules for Leydig cells encapsulation. The microcapsules were made of alginate and chitosan as the first and the second coating agents, respectively. The result showed that the minimum concentration of alginate was 1.5% (w/v) with a viscosity of 33.8 cPs, resulted spherical microcapsules with diameters of 230-270 µm. The optimum concentration of chitosan as the second coating agent was 0.5% (w/v), resulted spherical microcapsule with mechanical stability in 4 hours. Leydig cells can be trapped inside the capsule with a density that proportional with concentration of cells used in the encapsulation.
Keyword: