Judul: Model Spasial Deforestasi Di Kabupaten Konawe Utara Dan Konawe Provinsi Sulawesi Tenggara.
Abstrak: Deforestasi menjadi perhatian dunia karena perannya dalam pemanasan global. Berdasarkan hal itu, tulisan ini mempelajari dinamika deforestasi dan model spasial prediksi deforestasi di Kabupaten Konawe Utara dan Konawe Provinsi Sulawesi Tenggara. Penelitian ini bertujuan untuk menguji dan menganalisis berbagai variabel penjelas terkait dengan proses deforestasi dan memprediksi terjadinya deforestasi berdasarkan pengkelasan wilayah (tipologi) menggunakan model regresi logistik. Citra satelit Landsat TM, ETM dan OLI digunakan untuk membuat tutupan hutan tahun 2005 dan 2010 sebagai dasar untuk memprediksi deforestasi tahun 2013. Pengujian keakuratan hasil model prediksi dilakukan dengan teknik overlay model prediksi 2005–2010 dengan deforestasi aktual tahun 2010–2013. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ada delapan peubah yang signifikan mempengaruhi peluang deforestasi, yaitu kepadatan penduduk, jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari tepi hutan, jarak dari pemukiman, jarak dari pertanian lahan kering campur, slope dan elevasi. Penelitian ini menemukan, ada perbedaan pengaruh peubah-peubah antara tipologi 1 (T1) dan tipologi 2 (T2) terhadap peluang deforestasinya, diantarannya kepadatan penduduk, jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari pertanian lahan kering campur dan slope.
Keyword: deforestasi, Konawe, model logistik, model spasial, tipologi

Judul: Model Spasial Deforestasi di Provinsi Jambi
Abstrak: Dalam dua dekade terakhir, deforestasi telah menjadi masalah internasional karena perannya pada perubahan iklim. Penelitian ini menjelaskan pemodelan spasial untuk memprediksi deforestasi di Provinsi Jambi. Tujuan penelitian utama adalah untuk mengetahui model spasial terbaik untuk memprediksi deforestasi dengan mempertimbangkan konteks spasial. Data utama yang digunakan untuk analisis meliputi gambar Landsat Multitemporal yang diperoleh pada tahun 1990, 2000, dan 2011, peta tutupan lahan yang diterbitkan oleh Departemen Kehutanan, data statistic, dan pembuktian lapang. Sebelum melakukan analisis lainnya, semua kecamatan di wilayah studi digolongkan menjadi dua tipologi atas dasar faktor-faktor sosial dan ekonomi dengan menggunakan pendekatan clustering, yaitu deforestasi kecepatan rendah dan kecepatan tinggi. Model spasial dikembangkan dengan menggunakan metode least-square. Studi ini menemukan bahwa model spasial deforestasi untuk wilayah deforestasi kecepatan rendah Logit (Deforestasi) = -2,7046 - 0,000397 * JH90 (jarak dari tepi hutan tahun 1990) + 0,000002 * JJ (jarak dari jalan) - 0,000111 * JKBN90 (jarak dari real tepi tanaman tahun 1990) + 0,000096 * JP90 (jarak dari tepi tanaman pertanian tahun 1990) + 0,044227 * PDK90 (kepadatan penduduk tahun 1990) + 0,148187 * E (elevasi) - 0,131178 * S (kemiringan), sedangkan untuk wilayah deforestasi kecepatan tinggi Logit (Deforestasi) = -9,1727 - 0,000788 * JH90 (jarak dari tepi hutan tahun 1990) - 0,000065 * JJ (jarak dari jalan) - 0,000091 * JKBN90 (jarak dari tepi perkebunan tahun 1990) + 0,000005 * JP90 (jarak dari tepi tanaman pertanian tahun 1990) - 0,070372 * PDK90 (kepadatan penduduk tahun 1990) + 11,268539 * E (elevasi) - 1,495198 * S (kemiringan). Model deforestasi kecepatan rendah dan kecepatan tinggi masing-masing memiliki ROC (Karakteristik Operasi Relatif) dari 91,32% dan 99,08%. Studi ini menyimpulkan bahwa tipologi dapat dibuat atas dasar kepadatan penduduk. Tingkat deforestasi secara signifikan dipengaruhi oleh aksesibilitas (jarak dari tepi hutan, jarak dari tepi perkebunan, tepi dari lahan pertanian), kondisi biofisik (elevasi dan kemiringan) serta kepadatan penduduk.
Keyword: clustering, deforestasi, gambar landsat multitemporal, model spasial, tipologi

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: