Judul: Assessment of Land Cover and its Changes Using Multi- Vegetation Indices in Litumbandyosi-Gesimasowa Game Reserve
Abstrak: Ketika negara-negara Afrika sub-Sahara berusaha mengurangi deforestasi di hutan Miombo, penting untuk menggunakan instrumen yang tepat, andal, konsisten, dan hemat biaya untuk mengukur perubahan tutupan lahan. Hutan Miombo adalah hutan alam lindung terbesar di Tanzania, terhitung 90% dari kawasan lindung negara itu. Meskipun demikian, peningkatan deforestasi telah mengakibatkan konversi hutan Miombo ke tutupan lahan lainnya, menyebabkan gangguan ekologis di seluruh negeri. Beberapa hutan lindung telah rusak oleh tren deforestasi ini, termasuk Litumbandyosi-Gesimasowa Game Reserve, yang telah mengalami gangguan dalam beberapa tahun terakhir. Studi ini bertujuan untuk menilai tutupan lahan dan perubahan LGGR, dengan ruang lingkup analisis mulai dari tahun 1990 hingga 2020. Metode analisis yang digunakan adalah penginderaan jauh dan teknik GIS. Studi ini berfokus pada penggunaan penginderaan jauh gratis yang tersedia dan data dan alat GIS untuk mengekstraksi data citra satelit dan memprosesnya menjadi peta tutupan lahan untuk tahun 1990, 2011, dan 2020. Peta tutupan lahan kemudian dianalisis untuk mendapatkan peta perubahan tanah (1990-2010). Selain itu, penelitian ini menyampaikan peta zona risiko kebakaran hutan untuk LGGR, yang disampaikan dengan menggunakan analisis logistik fuzzy. Selain itu, mereka menggunakan penggunaan indeks multi-vegetasi dengan menambahkan indeks vegetasi tambahan (band tambahan) untuk meningkatkan klasifikasi di bawah pengklasifikasi Random Forests di Google Earth Engine.Data satelit multi-waktu Sentinel-2 dan Landsat-5 TM digunakan dalam penelitian ini untuk menilai tutupan lahan dan perubahannya di Litumbandyosi-Gesimasowa Game Reserve. Studi ini menggunakan Indeks Multi-Vegetasi (VI) untuk menganalisis aplikasi potensial untuk meningkatkan prosedur klasifikasi tutupan lahan dan akurasi di hutan Miombo. Indeks Vegetasi Berbeda yang Dinormalisasi (NDVI), Indeks Vegetasi Tahan Atmosfer (ARVI), Indeks Pigmen Tidak Sensitif Struktur (SIPI), Indeks Vegetasi Disesuaikan Tanah (SAVI), dan Enhanced Vegetation Index (EVI) adalah di antara Indeks Multi-Vegetasi yang digunakan. Peran utama Indeks Vegetasi adalah untuk memfasilitasi identifikasi NPV dan untuk membedakan antara jenis vegetasi yang berbeda seperti pohon, rumput, dan semak belukar. Selain itu, itu untuk membedakan antara tutupan tanah non-vegetasi, tetapi juga untuk menghilangkan efek refleksi tanah, sehingga meningkatkan kemampuan satelit resolusi rendah hingga menengah untuk mendeteksi objek di hutan Miombo. Setiap indeks vegetasi dihitung dan ditambahkan ke pita asli gambar satelit untuk melakukan Klasifikasi Hutan Acak. Hasil klasifikasi diuji secara independen, dan penilaian dilakukan berdasarkan hasil matriks kebingungan dan kinerja estimasi area. Tes statistik Freidman digunakan untuk menilai apakah ada perbedaan statistik di antara indeks vegetasi yang digunakan, dan hasilnya menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan statistik di antara mereka. Berdasarkan literatur yang ada dan hasil akurasi kinerja, yang menunjukkan bahwa indeks ARVI dipilih sebagai indeks vegetasi paling akurat yang digunakan untuk klasifikasi tutupan lahan di Litumbandyosi-Gesimasowa Game Reserve. Studi ini menghasilkan peta tutupan lahan yang sangat akurat, dengan akurasi keseluruhan 99,53% dan koefisien kappa 98,11% pada tahun 1990, akurasi keseluruhan 99,84%, dan koefisien kappa 98,69% pada tahun 2011, akurasi keseluruhan 92,10% dan koefisien kappa 89,62% pada tahun 2020. Analisis perubahan tutupan lahan menunjukkan bahwa perubahan tersebut cukup mengkhawatirkan, dengan penurunan hutan cukup tinggi yaitu 57,75% hingga 46,98% antara tahun 1990 dan 2020. Antara tahun 1990 dan 2011, semak-semak menurun dari 27,94% menjadi 10,20% dan dengan cepat menurun menjadi 15,75% antara 2011 dan 2020. Antara tahun 1990 dan 2011, padang rumput meningkat dari 4,85% menjadi
Keyword: Collect Earth, land cover change detection, google earth engine, Miombo forest

Judul: Analysis of Changes in Mangrove Forest Density Levels Using SPOT 6 Image Indices in Tambak Sawah Luhur, Banten
Abstrak: Pembangunan di wilayah pesisir mengakibatkan degradasi lingkungan dan terancamnya kelestarian sumber daya alam pesisir khususnya hutan mangrove. Penelitian ini bertujuan mengalanisis tingkat kerapatan tutupan tajuk di lapang dan perubahan tingkat kerapatan hutan mangrove. Analisis tutupan lahan hutan mangrove menggunakan metode klasifikasi digital maximum likelihood dan visual, analisis kerapatan menggunakan indeks vegetasi citra SPOT 6 tahun 2016, 2019, dan 2022. Nilai persentase tutupan tajuk dan LAI di lapangan menggunakan metode hemispherical photography. Nilai ini digunakan untuk uji akurasi tingkat kerapatan hutan mangrove. Uji akurasi menunjukan hasil overall accuracy sebesar 83,33% pada NDVI dan SAVI. Indeks NDVI digunakan pada analisis perubahan luas tingkat kerapatan hutan mangrove tahun 2016-2019-2022, perubahan tingkat kerapatan sedang menjadi rapat seluas 4,327 ha (29%). Tahun 2019-2022, terjadi penurunan luas pada tingkat kerapatan rapat menjadi sedang yaitu seluas 6,471 ha (45%). Tahun 2016-2022 seluas 3,754 ha (26%) terjadi perubahan tingkat kerapatan jarang menjadi sedang., Coastal development leads to environmental degradation and threatens the preservation of coastal natural resources, particularly mangrove forests. This study aims to analyze the canopy cover density in the field and changes in mangrove forest density levels. The analysis of mangrove forest land cover employs digital classification methods, specifically maximum likelihood and visual analysis. Density analysis utilizes vegetation indices from SPOT 6 imagery for the years 2016, 2019, and 2022. The percentage values of canopy cover and Leaf Area Index (LAI) in the field are determined using the hemispherical photography method. These values are used to test the accuracy of mangrove forest density levels.The accuracy test results show an overall accuracy of 83.33% for both NDVI and SAVI indices. The NDVI index is used in analyzing changes in the extent of mangrove forest density from 2016 to 2019 to 2022, with a transformation from moderate to dense density levels covering an area of 4.327 ha (29%). From 2019 to 2022, there is a decrease in the extent of dense density areas, transforming into moderate density levels, covering an area of 6.471 ha (45%). Additionally, from 2016 to 2022, a significant change occurs, with an area of 3.754 ha (26%) transitioning from sparse to moderate density levels.
Keyword: density, hemispherical photography, index algorithms, mangrove

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: