Judul: Parameterisasi Model Weather Research and Forecasting (WRF) untuk Lahan Gambut di Dumai, Riau
Abstrak: Kebakaran sering terjadi pada lahan gambut di Indonesia. Dampak kebakaran yang merugikan bagi lingkungan dan masyarakat telah meningkatkan kesadaran masyarakat untuk melakukan upaya pencegahan kebakaran. Model Weather and Research Forecasting (WRF) dapat menjadi alat untuk menyediakan data prakiraan cuaca yang dapat mendukung upaya pencegahan kebakaran. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan parameterisasi parameter land surface WRF untuk lahan gambut di Riau, serta melakukan koreksi bias pada luaran suhu udara dan curah hujan WRF dengan data observasi. Luaran WRF berupa curah hujan dan suhu udara maksimum lalu dikoreksi bias spasial dengan data observasi dari stasiun pengamatan di sekitar provinsi Riau. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa skema Noah-MP merupakan skema terbaik untuk memprediksi curah hujan di wilayah studi. Sementara itu, skema terbaik untuk memprediksi suhu udara maksimum adalah 5-Layer Thermal Diffusion. Indikator statistik untuk model yang belum dikoreksi kurang baik, dan indikator tersebut meningkat setelah dilakukan koreksi bias. Semua indikator yang digunakan menunjukkan kinerja yang dapat diterima seperti yang ditunjukkan oleh Nash-Shutcliff Efficiency (NSE = 0.85), persen bias (PBIAS = 1.46), mean absolute error dan root mean square error (MAE dan RMSE, yaitu 0.73 dan 1.22). Selain itu, penelitian ini juga berkontribusi dalam menyediakan data yang lebih valid untuk mendukung pengembangan sistem pemeringkatan bahaya kebakaran lahan gambut di Indonesia.
Keyword: Bias correction, land surface, maximum temperature, rainfall, statistical indicators

Judul: Potensi Kebakaran Lahan Gambut di Provinsi Jambi Berdasarkan Model Weather Research and Forecasting Tahun 2015-2018
Abstrak: Provinsi Jambi dengan luas lahan gambut mencapai 621.089 ha merupakan salah satu wilayah kebakaran hutan dan lahan yang terjadi hampir setiap tahun. Lahan gambut rentan terbakar terutama dalam kondisi kering, baik secara alamiah ataupun akibat aktivitas manusia. Pada musim kemarau, pasokan air hujan yang rendah menyebabkan laju pengeringan lahan gambut meningkat sehingga lahan gambut sangat rentan untuk terjadi kebakaran. Upaya mitigasi dan adaptasi bencana kebakaran lahan gambut dapat didukung dengan ketersediaan sistem informasi peringatan dini kebakaran hutan dan lahan melalui Sistem Peringkat Bahaya Kebakaran (SPBK) atau Fire Danger Rating System (FDRS). Pembangunan FDRS dapat memanfaatkan parameter meteorologi dan permukaan untuk menduga tingkat kekeringan pada lahan gambut, seperti dengan pemanfaatan luaran model WeatherResearch and Forecasting (WRF) yang diintegrasikan dengan model kekeringan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan kalibrasi terhadap luaran model WRF berupa data curah hujan, suhu udara, dan kelembaban tanah yang digunakan sebagai input model modified Keetch Byram Drought Index (mKBDI). Juga bertujuan untuk identifikasi potensi kekeringan dan kebakaran lahan gambut secara spasial di Jambi. Sebelum digunakan, model WRF dilakukan proses parameterisasi untuk penyesuaian parameter fisik yang sesuai dengan kondisi iklim tropis serta dilakukan proses koreksi bias dengan data pengukuran lapang. Pada penelitian ini, model disimulasikan untuk data harian tahun 2015-2018. Skema model fisik WRF yang digunakan diasumsikan telah mewakili kondisi iklim lokal Jambi. Output dari model WRF juga telah dikoreksi bias dengan data observasi. Hasil koreksi bias menunjukkan kinerja “sangat baik” (PBIAS < 5). Selanjutnya, nilai indeks kebakaran digunakan untuk menentukan kelas FDRS menjadi empat kategori: aman, waspada, bahaya, dan ekstrem. Hasil analisis menunjukkan pada musim kemarau, proporsi kelas ekstrem mencapai 58% pada tahun El Niño dan proporsi tersebut turun hingga mencapai sepertiganya pada tahun 2018. Hasil tersebut dikonfirmasi oleh sebaran nilai hotspot (>80% confidence level) di wilayah kajian. Temuan tersebut menunjukkan model berkinerja baik dalam prediksi kelas kebakaran hutan. Penelitian lanjutan masih diperlukan untuk menyertakan skema model WRF yang lain dan proses koreksi bias menggunakan data observasi yang lebih padat., Jambi Province with peat land area reaching 621.089 ha is one of the areas of forest and land fires that occur almost every year. Peatlands are vulnerable to fire, especially in dry conditions, either naturally or as a result of human activities. In the dry season, the low supply of rainwater causes the rate of drainage of peatlands to increase so that peatlands are very vulnerable to fires. Mitigation and adaptation efforts for peatland fires can be supported by the availability of an early warning information system for forest and land fires through the Fire Danger Rating System (FDRS). The development of FDRS can utilize meteorological and surface parameters to estimate the level of drought on peatlands, such as by utilizing the output of the Weather Research and Forecasting (WRF) model which is integrated with the drought model. This study aims to calibrate the output of the WRF model in the form of rainfall, air temperature, and soil moisture data used as input to the modified Keetch Byram Drought Index (mKBDI) model. It also aims to identify potential drought and peatland fires spatially in Jambi. Before being used, the WRF model
Keyword: curah hujan, FDRS, hotspot, IDW, koreksi bias

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: