Judul: Karakterisasi Sinyal Kebakaran Hutan Indonesia Menggunakan Empirical Orthogonal Function Berbasis Multivariate Singular Value Decomposition.
Abstrak: Selama beberapa tahun terakhir, kebakaran hutan terus membakar hutan Indonesia dengan banyak titik api dan kekuatan yang berbeda-beda setiap tahun. Pada tahun 1997 terdapat 9,75 juta ha hutan terbakar dalam satu tahun yang menyebabkan 206,6 juta ton emisi karbon, sedangkan pada tahun 2015 terdapat 2.089 juta ha hutan yang menyebabkan 805 juta ton emisi karbon. Kejadian tersebut merupakan kejadian terbesar kebakaran hutan di Indonesia dalam 20 tahun terakhir. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pola hutan terbakar di Indonesia dan menganalisis keterkaitan antara variabel yang memengaruhinya. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data bulanan dari tahun 1997 hingga 2016 Global Fires Emissions Database (GFED) dengan variabel area terbakar, GFEDs dengan variabel emisi karbon, dan Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS). Penelitian ini menggunakan empirical orthogonal function berbasis multivariate singular value decomposition untuk memeroleh pola spasial dan temporal kebakaran hutan di Indonesia. Setelah itu, perhitungan korelasi antarvariabel dilakukan menggunakan korelasi Spearman (rank). Berdasarkan analisis, terdapat 3 sinyal periodik dominan yang menjelaskan 72% kejadian kebakaran di Indonesia selama 1997-2016. Kebakaran hutan di Indonesia terjadi setiap tahunnya di wilayah Riau (Sumatra Tengah), Palembang (Sumatra Selatan), dan Kalimantan Selatan. Pola yang didapat dari analisis wilayah Indonesia dapat dikelompokkan dalam dua kelompok, yaitu pola yang memiliki periode enam bulan dan dua belas bulan. Secara umum, kebakaran hutan di Indonesia terjadi dengan periode dua belas bulan dan terjadi ketika musim kemarau berlangsung di beberapa wilayah tersebut. Pola kebakaran hutan yang memiliki periode enam bulan merupakan pola yang disebabkan oleh pola curah hujan enam bulan. Oleh karena itu, pola ini hanya berpengaruh pada wilayah yang memiliki pola curah hujan enam bulan. Wilayah tersebut merupakan wilayah yang berada di sekitar garis ekuator, misalnya Riau. Terkait korelasi antarvariabel, variabel area terbakar dengan emisi karbon memiliki korelasi positif, sedangkan variabel curah hujan memiliki korelasi negatif dengan area terbakar dan emisi karbon. Korelasi terkuat dari ketiga variabel adalah area terbakar dengan curah hujan dan korelasi terlemah adalah area terbakar dan emisi karbon.
Keyword: Kebakaran Hutan, Emisi Karbon, Curah Hujan, Empirical Orthogonal Function, Multivariate Singular Value Decomposition, Transformasi Fourier, Korelasi Spearman (Rank)

Judul: Analisis Data Luasan Area Terbakar dan Curah Hujan dengan Pendekatan Numerik Menggunakan Combined Empirical Orthogonal Functions.
Abstrak: Curah hujan dan anomalinya menjadi indikator utama pemicu kebakaran hutan dan lahan (karhutla) di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui variabilitas bersama antara data luasan area terbakar Global Fire Emissions Database Version 4 (GFED4) dan curah hujan Tropical Rainfall Measuring Missions Version 7 (TRMM 3B43) terhadap fenomena karhutla menggunakan analisis combined empirical orthogonal functions. Teknik ini mampu mereduksi matriks data berukuran besar sehingga diperoleh variabel baru yang berdimensi lebih kecil dengan tetap mempertahankan variabilitas data asli. Pendekatan singular value decomposition dan eigen value problem menunjukkan kemiripan pola spasial dan temporal yang dihasilkan. Kalimantan, Sumatera, dan Papua terekam sebagai daerah endemik karhutla pada tahun 1998, 2002, 2006, 2009, dan 2015. Tahun 2004 dan 2014 juga tercatat sebagai tahun karhutla yang parah, namun relatif tidak separah tahun-tahun yang disebutkan sebelumnya. Pola temporal menunjukkan bahwa karakteristik karhutla di Indonesia dominan terjadi pada bulan-bulan akhir di setiap tahunnya, yaitu Juni hingga Oktober. Pola spasial menunjukkan bahwa luasan area terbakar yang tinggi berasosiasi dengan rendahnya volume curah hujan di suatu wilayah pada waktu yang sama.
Keyword: combined empirical orthogonal functions, curah hujan, eigen value problem, karhutla, luasan area terbakar, singular value decomposition

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: