Judul: Methods for Measuring the Fire-caused Damage and Forest Growth using Direct Multidate Analysis
Abstrak: Indonesia kehilangan 2,6 juta ha akibat kebakaran pada tahun 2015 dan terulang dengan kehilangan 1,9 juta ha pada tahun 2019. Kendati luas kebakaran menurun, peluang terjadinya kebakaran masih besar karena masyarakat masih melakukan praktik pembakaran untuk persiapan dan konversi lahan. Kebakaran memberikan dampak negatif terhadap manusia dan lingkungan, termasuk kerusakan vegetasi yang terjadi. Pengukuran keparahan kebakaran penting dilakukan untuk mengetahui tingkat kerusakan dan langkah penanganan yang dapat dilakukan. Keterandalan teknologi penginderaan jarak jauh perlu dilakukan untuk mempermudah dalam kegiatan deteksi kerusakan pasca kebakaran, sehingga pengujian berbagai metode remote sensing perlu untuk dilakukan agar mendapatkan referensi metode terpilih yang dapat digunakan. Disertasi ini membahas beberapa teknik deteksi perubahan menggunakan data penginderaan jauh untuk mengukur perubahan tutupan hutan akibat kebakaran dan pertumbuhan kembali pasca kebakaran. Penelitian ini menggunakan citra Landsat 8 OLI karena memiliki variasi resolusi spektral yang lengkap (cahaya tampak dan inframerah), gratis, data historis yang panjang, resolusi temporal 16 hari (8 hari dengan kombinasi Landsat 9), dan resolusi spasial sedang (30m). Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan metode deteksi dan identifikasi jenis perubahan menggunakan analisis multiwaktu langsung (direct multidate analysis). Novelty dari penelitian ini adalah (1) metode terpilih yang dapat digunakan dalam pendeteksian kerusakan dan pertumbuhan akibat kebakaran hutan di Indonesia. (2) Pembangunan kriteria dari metode terpilih untuk mendeteksi kerusakan dan pertumbuhan akibat kebakaran hutan dan lahan. Metode yang diuji adalah Image Differencing (ID), Image Differencing Masking (IDM), Vegetation Image Differencing (VID), Image Ratioing (IR), Image Ratioing Masking (IRM), Change Vector Analysis (CVA), dan Multidate Principal Component Analysis (MPCA). Data yang digunakan adalah Landsat 8-OLI resolusi menengah yang diperoleh pada tahun 2014 yang mewakili kondisi sebelum kebakaran; dan Landsat 8-OLI tahun 2016, menggambarkan kondisi pasca kebakaran. Penelitian dilakukan di Kecamatan Berbak, Provinsi Jambi sebagai provinsi yang tiap tahunnya terjadi kebakaran hutan. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa teknik CVA yang diuji efektif dan akurat mengukur kelas tidak terbakar, terbakar, dan pertumbuhan kembali dengan nilai akurasi kappa akurasi (KA) 85%. MPCA juga memberikan akurasi yang sebanding dengan KA sebesar 81%. Walaupun sama-sama memiliki akurasi yang tinggi (>80%), CVA lebih mudah digunakan karena indeks yang digunakan lebih fokus mengidentifikasi tutupan lahan menggunakan indeks lahan terbuka (NDBI) dan indeks vegetasi (NDVI). Metode terbaik ketiga adalah IR7 yang memberikan akurasi yang lebih rendah dengan KA hanya 63%. Performa CVA yang sangat baik dibandingkan dengan standar kelas kebakaran yang dibangun oleh USGS (United States Geological Survey) menggunakan dNBR (differenced normalized burnt ratio). Penelitian ini menemukan bahwa CVA dengan memanfaatkan indeks magnitude dan direction dapat mendeteksi kelas pasca kebakaran menjadi 5 kelas: (1) kelas tidak terbakar, (2) kelas terbakar rendah,(3) kelas terbakar sedang, (4) kelas terbakar sedang-tinggi, dan (5) kelas pertumbuhan kembali sedang. Sedangkan dNBR hanya dapat mengklasifikasikan dalam 4 kelas yaitu (1) Kelas terbakar rendah (2) kelas terbakar rendah-sedang (3) kelas pertumbuhan kembali, dan (4) kelas tidak berubah. Dari kedua hasil klasifikasi tersebut, dapat diketahui juga bahwa kinerja pendekatan CVA ini lebih unggul daripada metode dNBR yang ditunjukkan dengan kemampuannya untuk mendeteksi 5 kelas keparahan pasca kebakaran., Indonesia lost 2.6 million ha to fires in 2015 and again lost 1.9 million ha in 2019. expand fires, the chance of
Keyword: Analisis komponen utama multi waktu, Analisis multiwaktu langsung, Analisis vektor perubahan, Kebakaran hutan, Rasio citra

Judul: Evaluasi kerusakan hutan dan lahan akibat kebakaran tahun 1997 melalui analisis dijital Citra Satelit Landsat - TM : Studi kasus di Kabupaten Bengkalis dan Kabupaten Kampar (Propinsi Riau) serta di Kabupaten Labuan Batu dan Kabupaten Tapanuli Selatan (Propinsi Sumatera Utara)
Abstrak: Teknik perolehan data tentang luas kebakaran hutan dan lahan selama ini dilakukan dengan cara pengamatan dan pengukuran langsung di lapangan (terestris). Hal ini akan menjadi suatu masalah, apabila daerah yang diukur relatif luas dan sulit dijangkau sehingga akan memerlukan tenaga, waktu dan biaya yang cukup banyak. Salah satu alternatif yang diharapkan dapat mengatasi permasalahan tersebut ialah melalui teknik penginderaan jauh. Penginderaan jauh merupakan suatu teknologi yang mampu memberikan data dan informasi mengenai perubahan lahan (seperti kebakaran) secara cepat, dalam cakupan wilayah yang luas, dan dengan hasil yang relatif akurat. Data citra yang sering digunakan untuk kebakaran hutan pada saat ini adalah data Satelit NOAA- AVHRR. Resolusi temporal satelit NOAA-AVHRR (2 kali dalam 1 hari) dan cakupan wilayahnya yang luas (2799 km x 2700 km) mampu memberikan informasi lokasi kebakaran dan intensitas kebakaran secara cepat melalui lokasi sebaran titik-titik panas (Hot-Spots). Namun keterbatasan resolusi spasial yang rendah (1,1 x 1,1 km²) tidak mampu mengukur luas areal kebakaran secara tepat dan akurat. Satelit Landsat TM merupakan salah satu satelit sumberdaya yang paling banyak digunakan untuk inventarisasi, monitoring dan evaluasi lahan. Resolusi spasial yang cukup tinggi (30 x 30 m²) dari satelit ini dipandang mampu memberikan informasi dengan tingkat keakuratan yang tinggi. Dengan menggunakan data citra Satelit Landsat-TM, diharapkan permasalahan mengenai luasan kebakaran hutan dan lahan dapat diketahui secara lebih baik.
Keyword: Forest fires

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: