Judul: Model Klasifikasi Menggunakan Algoritma ANFIS untuk Memperkirakan Ambiguitas Kelas Tutupan Lahan (Studi Kasus: Kebun Campuran dan Hutan Rakyat).
Abstrak: Fenomena ambiguitas pada kelas tutupan lahan di Indonesia terjadi karena penggunaan lahan berubah, terutama dalam dinamika kelas tutupan lahan antara kebun campuran dan hutan rakyat sengon di Jawa. Ambiguitas kedua kelas tersebut disebabkan oleh tren budidaya sengon sehingga kanopi kedua kelas tutupan lahan hampir serupa. Citra satelit Landsat merekam tutupan lahan kedua kelas hampir serupa sehingga nilai digital band kedua kelas tidak dapat dipisahkan. Seiring dengan ini, berdasarkan Sistem Klasifikasi Indonesia (SNI) 7645: 2014) pada produk peta tutupan lahan pada skala 1: 50.000, kebun campuran dan hutan rakyat sengon harus diklasifikasikan dengan jelas. Penyatuan kedua kelas ini akan menimbulkan konflik kepentingan antara sektor kehutanan dan pertanian. Penelitian ini telah mengembangkan model klasifikasi ambiguitas kelas tutupan lahan antara kebun campuran dan hutan pribadi dengan menggunakan algoritma ANFIS. Dalam pengembangan model, hubungan antara data pairset dan parameter set yang ditambahkan atau berubah tidak menunjukkan respon langsung terhadap pengoptimalan model FIS, sehingga tidak ada pengaruh variabel set response untuk mengetahui kinerja model yaitu terbaik. Model klasifikasi terbaik dipilih berdasarkan akurasi kappa. Model klasifikasi terbaik adalah skenario model dengan data pelatihan 80 baris (k-fold 3), dengan jenis fungsi keanggotaan pada distribusi segitiga, dengan jumlah fungsi keanggotaan sebagai berikut; jarak ke pemukiman berada pada jarak 4 mf (dekat, sedang, jauh, sangat jauh), jarak ke sawah berada pada jarak 4 mf (dekat, sedang, jauh, sangat jauh), elevasinya berada pada tingkat 2 mf (rendah dan tinggi) , band Near Infrared (NIR) berada pada tingkat 2 mf (rendah dan tinggi), band Thermal Inframerah (TIR) berada pada tingkat 2 mf (rendah dan tinggi). Model klasifikasi terbaik menghasilkan akurasi kappa sebesar 68%, sehingga modelnya cukup memadai untuk menyelesaikan ambiguitas kelas tutupan lahan antara kebun campuran dan hutan pribadi.
Keyword: ANFIS, Hutan Rakyat, dan Kebun Campuran

Judul: Identifikasi dan Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan Citra Landsat 8 (OLI/TIRS) di Provinsi Jambi
Abstrak: Landsat 8 merupakan salah satu teknologi penginderaan jarak jauh yang dapat diakses dengan mudah dan gratis. Penggabungan kanal-kanal spektral pada Landsat 8 akan membuat citra-citra berwarna sehingga para pengguna mampu mengindetifikasi dan membedakan karakteristik dan kondisi-kondisi ciri penutup lahan. Tujuan dari penelitian ini ingin mengidentifikasi tutupan lahan di Kabupaten Muaro Jambi,Tanjung Jabung Barat, dan Tanjung Jabung Timur Jambi menggunakan Citra Landsat 8 (OLI/TIRS) dengan analisis citra secara digital. Penelitian ini ingin melihat jumlah dan jenis kelas tutupan lahan dengan metode klasifikasi terbimbing. Berdasarkan hasil analisis separabilitas menggunakan metode maximum likelihood di peroleh 17 kelas tutupan lahan yaitu pertanian campuran, badan air, lahan terbangun, lahan terbuka, kebun kelapa sawit, hutan tanaman industri Acacia crassicarpa/Eucalyptus pellita umur 1-4 tahun, hutan tanaman industri Acacia crassicarpa/Eucalyptus pellita umur > 4 tahun, sawah, awan, bayangan awan, hutan mangrove, hutan rawa primer, hutan rawa sekunder, hutan sekunder, kebun karet, semak/belukar, rawa belukar. Selain itu, penelitian ini akan melakukan pengurangan beberapa band untuk melihat jumlah kelas maksimal yang dihasilkan. Pemilihan band dilakukan berdasarkan nilai korelasi antar band. Hasil analisis separabilitas dari pengurangan band diperoleh 15 kelas tutupan lahan. Klasifikasi 17 kelas tutupan lahan memperoleh nilai overrall accuracy sebesar 96,50% dan kappa accuracy sebesar 96,24%. Sedangkan klasifikasi 15 kelas memperoleh nilai overrall accuracy sebesar 95,49% dan kappa accuracy sebesar 95,12%. Hasil uji akurasi klasifikasi 17 dan 15 kelas tutupan lahan menunjukkan ketelitian yang cukup baik dan dapat digunakan.
Keyword: klasifikasi terbimbing, separabilitas, tutupan lahan, uji akurasi

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: