Judul: Prospek pengusahaan hutan sagu di Pulau Halmahera dan dampaknya terhadap pengembangan wilayah Maluku Utara
Abstrak: Sagu (Metroxylon spp) selama ini kurang dikenal sebagai hasil hutan karena dianggap pemanfaatannya hanya sebagai bahan. pangan di Indonesia Timur, khusunya Maluku dan Irian Jaya. Ternyata sagu, yang merupakan hasil hutan di luar kayu golongan pangan dan yang mengandung gula, merupakan salah satu multi purpose tree species. Semua bagian dari pohon sagu dapat dimanfaatkan apakah untuk industri pangan, non pangan atau untuk keperluan rumah tangga. Bagi sektor kehutanan tepung sagu dapat dimanfaatkan sebagai ekstender perekat layu lapis dan ampas empulur dan korteks dapat dibuat papan partikel.
Keyword: hutan sagu

Judul: Spatial Modeling for Habitat Suitability of Sago (Metroxylon spp.) in Seram Island, Maluku
Abstrak: Sagu (Metroxylon spp.) merupakan salah satu tumbuhan pangan tropika Indonesia. Indonesia mempunyai areal penanam sagu cukup luas sagu, bahkan diperkirakan sekitar 60% areal penanaman sagu dunia. Salah satu wilayah yang banyak ditemukan sagu adalah Pulau Seram, Maluku. Besarnya potensi sagu yang terdapat di Pulau Seram dapat dijadikan modal pengelolaan sagu bagi Indonesia. Namun informasi terkait sagu, terutama mengenai data spasial sagu masih kurang. Oleh karenanya dilakukan penelitian dengan tujuan mengidentifikasi habitat, menganalisis faktor-faktor fisik yang mempengaruhi kesesuaian habitat serta menentukan pemodelan spasial kesesuaian habitat sagu yang tepat. Penelitian didasarkan oleh penelitian sebelumnya yaitu oleh Botanri (2010) dengan menggunakan data berupa citra Lansat -5 TM terdiri dari path 107/row 062, path 107/row 063, path 108/row 062 dan path 109/row 062, yang direkam pada 6 Juli 2007, 17 Juli 2007, 15 Agustus 2007 dan 29 July 2007. Peta tematik lain yang digunakan antara lain: peta jenis tanah, peta sungai dan titik distribusi sagu (Metroxylon spp.) di Pulau Seram Maluku serta citra ASTER GDEM Pulau Seram, Maluku, pengambilan pada 17 November 2011. Data tersebut diolah dengan menggunakan software ArcGIS 9.3 dan ERDAS 9.1. Proses analisis spasial dari ASTER GDEM menghasilkan peta ketinggian dan kemiringan lereng. Sedangkan proses spectral enhancement pada citra Pulau Seram menghasilkan peta Normalize Difference Vegetation Index (NDVI) Pulau Seram. Sehingga didapatkan faktor penentu kesesuaian yang digunakan yaitu: peta ketinggian, kemiringan lereng, jenis tanah, jarak dari sungai dan NDVI. Kemudian dengan SPSS 19.0 dilakukan analisis komponen utama dan analisis regresi logistik untuk meyusun model kesesuaian habitat berdasarkan kelima factor tersebut. Hasil analisis menunjukkan bahwa Metroxylon spp. menyebar hampir merata di Pulau Seram Maluku. Metroxylon spp. dapat ditemukan pada daerah-daerah dengan karakteristik seperti: 1). Ketinggian tempat antara 0-250 meter diatas permukaan laut. 2). Kemiringan lereng yang datar yaitu 0 – 8%. 3). Pada jenis tanah Alluvial. 4). Jarak dari sungai < 300 m. 5). Dengan nilai NDVI kisaran -0,25 hingga 0,25. Model kesesuaian habitat Metroxylon spp. yang didapat berdasarkan kedua analisis menunjukkan validasi 65,62% dengan perkiraan luas areal sagu sebesar 489.716,31 Ha untuk model kesesuaian berdasarkan analisis komponen utama dan 82,81% dengan perkiraan luas areal sagu sebesar 617.500,31 Ha untuk model kesesuaian berdasarkan analisis regresi logistik. Maka dapat dikatakan bahwa model kesesuaian berdasarkan analisis regresi logistik yang tepat digunakan untuk pembuatan pemodelan spasial kesesuaian habitat Metroxylon spp. di Pulau Seram, Maluku.
Keyword: 

Judul: Asymptotic Distribution of Estimator for the Intensity Function of a Doubly Periodic Poisson Process
Abstrak: In this manuscript, estimation of the intensity function of a doubly periodic Poisson process is discussed. It is assumed that only a single realization of the Poisson process is observed in a bounded window [0,n]. It is also assumed that the period of the intensity function is known. The rate of consistency and asymptotic normality of the estimator are formulated. Finally, a confidence interval for the local intensity function is also formulated.
Keyword: