Judul: Model Penduga Biomassa Hutan Lahan Kering Menggunakan Citra Resolusi Tinggi Berbasis Piksel dan Visual di Kalimantan Timur.
Abstrak: Hutan lahan kering berperan penting dalam mengurangi emisi karbon, dimana karbon organik hasil fotosintesis disimpan dalam bentuk biomassa. Kandungan karbon tersebut dapat diperoleh melalui pendugaan biomassa. Data pendugaan biomassa yang akurat dapat diperoleh melalui pengukuran terestris, namun metode tersebut lebih mahal dan memerlukan waktu yang lama. Teknologi penginderaan jarak jauh dapat dijadikan alternatif untuk mengatasi keterbatasan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model penduga potensi biomassa berbasis piksel dan berbasis visual dengan menggunakan citra resolusi tinggi dan membuat peta sebaran kelas biomassa berdasarkan model terpilih. Hasil analisis berbasis piksel menunjukkan bahwa nilai GNDVI pada citra SPOT 6 memiliki korelasi yang tinggi yaitu sebesar 0.808 dengan biomassa. Hasil analisis berbasis visual menunjukkan bahwa persentase tutupan tajuk memiliki korelasi yang tinggi yaitu 0.80 dengan biomassa. Pemilihan model terbaik didasarkan dari nilai skor tertinggi yang mempertimbangkan nilai SA, SR, Bias, RMSE, χ², R2, dan s. Model berbasis piksel yang terpilih yaitu B = 6.42 e 8.14 GNDVI dengan nilai R2 sebesar 60.60%, sedangkan model berbasis visual yang terpilih yaitu B = 25.28 e 0.0277 CC dengan R2 sebesar 68.40%. Secara keseluruhan areal studi memiliki potensi biomassa yang berkisar antara 131 ton/ha hingga 1052 ton/ha.
Keyword: biomassa, GNDVI, karbon, model penduga, tutupan tajuk

Judul: Model Penduga Biomassa Atas Permukaan Berbasis Citra Resolusi Tinggi di Kalimantan Timur.
Abstrak: Citra dengan resolusi spasial yang sangat tinggi cukup potensial digunakan untuk penyusunan model penduga biomassa. Penelitian ini bertujuan untuk merumuskan model penduga biomassa di hutan lahan kering dengan pendekatan penginderaan jarak jauh. Model penduga biomassa disusun berdasarkan indeks vegetasi yang memiliki korelasi dengan biomassa. Indeks vegetasi yang digunakan pada penelitian ini yaitu Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI), Infrared Percentage Vegetation Index (IPVI), dan Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI). Hasil analisis pada penelitian ini menunjukkan bahwa model terpilih untuk menduga kandungan biomassa di PT Ratah Timber adalah B = 305.7599 SAVI4.968 dengan koefisien determinasi (R2) sebesar 61.31% dan simpangan rata-rata (SR) sebesar 6.48%. Secara keseluruhan, areal PT Ratah Timber didominasi potensi biomassa pada kelas <15 ton/ha.
Keyword: biomassa, karbon, model penduga, penginderaan jauh, SAVI

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: