Judul: Penggunaan penginderaan jauh dan sistem informasi geografis untuk deteksi dan prediksi kebakaran gambut di Kabupaten Bengkalis provinsi Riau
Abstrak: Propinsi Riau. Sebagian besar lahan di kabupaten ini merupakan lahan gambut yang telah dikonversi menjadi areal budidaya seperti perkebunan, hutan tanaman dan perladangan. Kebakaran sebagian besar ditemukan pada lahan gambut sebagai akibat aktivitas pembukaan lahan. Pembukaan kawasan gambut sangat beresiko karena dapat mengakibatkan dampak buruk bagi lingkungan seperti kebakaran dan kabut asap. Oleh karena itu, identifikasi dan prediksi kejadian kebakaran gambut sangat penting untuk mengurangi kerusakan dan dampak lingkungan akibat kebakaran gambut. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan keakuratan data hotspot data beberapa sumber penyedia data, menjelaskan dampak kondisi biofisik dan aktifitas manusia pada lokasi terindikasi kebakaran dan membuat prediksi kebakaran gambut dengan varibel dari faktor biofisik dan aktivitas manusia. Dalam penelitian ini dipergunakan analisa deskriptif dan analisis spasial dari data hotspot. Analisa citra satelit Landsat TM digunakan untuk identifikasi lahan terbakar dan perubahan penutupan lahan. Sedangkan model prediksi kebakaran dibuat dari model regresi logistik binary kemudian diimplementasikan menjadi model spasial prediksi kebakaran gambut. Hotspot merupakan indikasi kebakaran hutan yang dibuktikan dengan hasil interpretasi dan analisa citra dengan warna merah muda hingga merah muda tua untuk kombinasi Band 543 dan hijau muda hingga hijau muda tua untuk kombinasi Band 453. Jumlah hotspot yang dikeluarkan sumber penyedia hotspot dari terbesar ke terkecil yaitu JICA, ASMC dan LAPAN. Hotspot dari ASMC mempunyai akurasi sebaran yang lebih tinggi yaitu 60 %, JICA 47% dan LAPAN 40%. Adapun JICA memiliki akurasi lokasi yang lebih tinggi yaitu 1.75 km, ASMC 4.46 km dan LAPAN 3.70 km. Dua dari sembilan variabel secara statistik yaitu ketebalan gambut dan NDVI pada taraf nyata 0.05 dan jarak dari areal HPH/HTI pada taraf nyata 0.10 dimana akurasi model sebesar 69.5%. Korelasi antara variabel yang berperan yaitu ketebalan gambut, NDVI dan jarak dari lokasi HPH/HTI dengan kejadian kebakaran adalah negatif.
Keyword: Detection, Prediction, Peatland fire, Hotspot, Forest conversion, Land fire

Judul: Distribution Patterns of Hotspot as Indicator of Possibility of Fire Occur on Peatlands in Bengkalis Regency
Abstrak: Lahan gambut merupakan hamparan lahan yang tersusun oleh akumulasi bahan organik yang terdekomposisi tidak sempurna. Kawasan lahan gambut di Kabupaten Bengkalis memiliki tingkat bahaya kebakaran yang cukup tinggi. Kebakaran di lahan gambut sulit dipadamkan dan memberikan dampak buruk terhadap ekologi, ekonomi, dan kesehatan. Terjadinya kebakaran hutan dan lahan dapat diindikasikan dengan kemunculan titik panas (hotspot). Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi sebaran hotspot sebagai indikator kemungkian terjadinya kebakaran di lahan gambut di Kabupaten Bengkalis. Identifikasi sebaran hotspot dilakukan dengan tumpang susun data hotspot, sebaran lahan gambut, dan data administrasi wilayah. Selama tahun 2017-2019 ditemukan 1.473 hotspot di Kabupaten Bengkalis. Terjadi lonjakan hotspot yang signifikan pada tahun 2019, sebagai respon terjadinya El Nino di Indonesia. Sebanyak 1.404 hotspot ditemukan di tipe lahan gambut sedangkan 69 hotspot berada di tipe lahan mineral. Hotspot didominasi pada kelas tingkat kepercayaan (confidence level) sedang. Sebagian besar hotspot mengalami perubahan setiap tahun dan berkumpul pada beberapa titik tertentu., Peatlands are stretches of land composed by accumulation of incompletely decomposed organic matter. The peatland area in Bengkalis Regency has a high level of fire hazard. Peatland fires are difficult to extinguish and have devastating impacts on ecology, economy and health. The occurrence of forest and land fires can be indicated by the appearance of hotspots. The purpose of this study was to identify the distribution of hotspots as an indicator of fire on peatlands in Bengkalis Regency. Hotspot distribution pattern’s identification is done by overlaying hotspot data, peatland distribution, and regional administration data. During 2017-2019, there were 1,473 hotspots identified in Bengkalis Regency. There was a significant spike of hotspots in 2019, in response to El Nino in Indonesia. A total of 1,404 hotspots were found on peatlands, while 69 hotspots were located on mineral soil lands. Hotspots are dominated by medium confidence levels. Most hotspots change every year and converge at some point.
Keyword: kebakaran gambut, lahan gambut, titik panas, Bengkalis, pencegahan, hotspot, peatland fire, indicator, prevention

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: