Judul: Pemanfaatan data READY-ARL NOAA dan CMORPH untuk pengembangan model risiko kebakaran hutan dan Lahan di Kalimantan Tengah
Abstrak: Land and forest fires are one of the many causes of land degradation in Central Kalimantan. The utilization of remote sensing data, particularly READY-ARL NOAA and CMORPH data, is helpful in providing climate observation data. The objectives of this study are: 1) to analyze the relationship between the surface observation data and the READY-ARL NOAA and CMORPH (CPC Morphing) data by using Partial Least Square (PLS) Method to extract climate data from the satellite, 2) to develop the FDRS (Fire Danger Rating System) indices by using READY-ARL NOAA, CMORPH and hotspot data derived from the satellite data, 3) to develop an estimation model for burned area from hotspot, rainfall condition, and FDRS indices, and 4) to develop fire risk prediction model. The result of this study indicates that the READY-ARL NOAA and CMORPH data have the potential to make climate data estimation and are relatively good as FDRS (SPBK) data input. The use of PLS method is much better in generating a model estimation than simple regression. Precipitation accumulation for two months prior to fire occurrence and drought condition have correlation with the burned area. There is a correlation between the total number of fire hotspot and a series of days without rain around one to two months prior to fire occurrence. In addition, this study also found that the burned area in Central Kalimantan will increase if the drought code exceeds 500 point. Burned area can be estimated by using the following formulas: Burned Area (Ha) = 5.13 – 21.7 (CH2bl – 93) (R-sq = 67.2%) and this formula: Burned Area (Ha) = -62.9 + 5.14 (DC – 500) (R-sq = 58%) where CH2bl = precipitation accumulation for two months prior to fire occurrence and DC = drought code. The forecasts of fire occurrence probability can be determined by using a precipitation accumulation for two months prior to fire occurrence and Monte Carlo simulation. Efforts to anticipate and address the fire risk should be carried out as early as possible, i.e. two months in advance if the probability of fire risk has exceeded the value of 40%.
Keyword: 

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: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: