Judul: Spatial Modeling of Forest and Land Fires Vulnerability in Rawa Aopa Watumohai National Park
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan selalu menjadi agenda tahunan di Taman Nasional Rawa Aopa Watumohai, hal ini menimbulkan banyak dampak baik aspek sosial, ekonomi, ekologi, serta kesehatan manusia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor dan variabel terjadinya kebakaran hutan di TNRAW, membangun model dan peta kerawanan kebakaran hutan dan lahan di TNRAW, serta pengaruh sosial dan ekonomi masyarakat dengan kejadian kebakaran hutan dan lahan di TNRAW. Data yang digunakan untuk membangun model kerawanan kebakaran adalah data titik panas dari satelit Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) dan Balai TNRAW, data variabel yang digunakan adalah data iklim, proxy from human activities, serta biofisik alam. Data variabel yang digunakan dilakukan uji multikolinearitas dan dilakukan model kebakaran hutan dan lahan menggunakan machine learning Maximum Entropy (maxent). Pengaruh ekonomi dan sosial masyarakat dilakukan dengan metode wawancara dengan pemilihan responden menggunakan snowball, wawancara dilakukan terhadap lima desa yang terdapat di dalam kawasan TNRAW dan dianalisis secara deskriptif. Berdasarkan kontribusi variabel dengan mengggunakan maxent, variabel yang memiliki pengaruh terbesar dalam kejadian kebakaran hutan di TNRAW adalah curah hujan, tutupan lahan, dan biomasa. Curah hujan yang relatif rendah di TNRAW didukung dengan tutupan lahan savana di TNRAW meningkatkan bahan bakar untuk terjadinya kebakaran hutan dan lahan. Validasi model mencapai 0,918 yang menunjukkan tingkat validitas model yang cukup baik. Berdasarkan hasil wawancara, masyarakat memiliki kebiasaan untuk memperluas lahan kebun dan masuk kedalam kawasan guna meningkatkan ekonomi masyarakat karena rendahnya peningkatan lapangan pekerjaan yang tidak sebanding dengan jumlah pertumbuhan penduduk. Pembukaan lahan dilakukan dengan cara pembakaran hutan, hal ini disebabkan karena pembakaran lahan dinilai salah satu cara yang efektif, mudah, cepat, dan relatif murah dibandingkan dengan metode lain., Forest and land fires are always an annual agenda in the Rawa Aopa Watumohai National Park, this has many impacts on social, economic, ecological and human health aspects. This research aims to analyze the factors and variables in the occurrence of forest fires in Rawa Aopa Watumohai National Park (RAWNP), build a model and map of forest and land fire vulnerability in RAWNP, and society's social and economic influence on the occurrence of forest and land fires in RAWNP. The data used to build the fire vulnerability model is hotspot data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite and the RAWNP. The variable data used is climate data, proxies from human activities, and biophysics. The variable data used was tested for multicollinearity, and a forest and land fire model was carried out using maximum Entropy (maxent) machine learning. The economic and social influence of the community was carried out using the interview method by selecting respondents using snowball. Interviews were conducted in five villages within the TNRAW area and will be analyzed descriptively. Based on the contribution of maxent variables, the variables that have the most significant influence on forest fires in TNRAW are rainfall, land cover, and biomass. Relatively low rainfall in TNRAW, supported by savanna land cover, increases fuel for forest and land fires. Model validation reached 0.918, showing a good model validity level. Based on the results of interviews, the community has a habit of expanding their plantation area to improve
Keyword: curah hujan, kebakaran hutan dan lahan, kerawanan kebakaran, Maxent

Judul: Modeling the Distribution of Fire Prone Areas Using the Maximum  Entropy Model (Case Study of PT Jambi Batanghari Plantation)
Abstrak: Land and forest fires in Indonesia are regional and global disasters that emerge adverse impacts on the surrounding environment and biome. These events are important to be studied further in order to provide information for prevention and management of land and forest fires. One of the information required is the level of fire susceptibility in an area. The method performed in predicting fire-prone areas in this study is maximum entropy. This model can identify the distribution of fire prone areas and determine the most influential parameters. The maximum entropy model input is divided into 2, namely the sample input and the environmental layer input. The fire hazard map is generated from the probability value of fire occurrences in each pixel area. The most influential parameters are land cover, radiation, wind speed, and peat depth, with 33.6%, 17.6%, 14.1%, and 13.4% contribution, respectively. Land cover in areas with high fire susceptibility are shrubs, built-up land, and oil palm plantations. This land cover is located in peatlands with more than 3 meters depth and also mineral soils. This MaxEnt model has an AUC accuracy value of 0.85., Kebakaran hutan dan lahan di Indonesia adalah peristiwa bencana regional dan global yang banyak memberikan dampak negatif bagi lingkungan dan mahluk hidup di dalamnya. Kejadian-kejadian kebakaran di Indonesia ini perlu dikaji, terutama untuk dapat memberikan informasi bagi usaha-usaha, pengelolaan untuk mencegah kebakaran hutan dan lahan. kebakaran hutan dan lahan. Salah satu informasi yang diperlukan adalah mengetahui tingkat kerawanan kebakaran di suatu wilayah. Metode yang digunakan dalam memprediksi wilayah rawan kebakaran pada penelitian ini maximum entropy. Model ini dapat digunakan untuk memetakan distribusi wilayah rawan kebakaran dan menentukan parameter yang paling berpengaruh. Input model maximum entropi terbagi menjadi 2 yaitu input sample dan input environmental layer. Peta kerawanan kebakaran dihasilkan dari nilai probabilitas kejadian kebekaran di setiap pixel area. Parameter yang paling berpengaruh adalah parameter tutupan lahan, radiasi, kecepatan angin, dan kedalaman gambut masing-masing yaitu 33,6%,17,6%, 14,1%, dan 13,4%. Tutupan lahan yang berada pada wilayah dengan kerawanan kebakaran tinggi adalah semak belukar, lahan terbangun, lahan persemaian kelapa sawit, dan perkebunan kelapa sawit. Tutupan lahan ini berada di kawasan gambut dengan kedalaman 3 meter atau lebih dan juga tanah mineral. Model MaxEnt ini memiliki nilai akurasi AUC sebesar 0,85.
Keyword: Maximum Entropy, Hotspot, Environmental Layer, Normalized Burn Ratio, Peat

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: