Judul: Penentuan Kehilangan Cadangan Karbon Akibat Kebakaran Hutan Dengan Memanfaatkan Citra Satelit Landsat (Studi Kasus: Areal Danau Gelinggang Dan Sungai Berais, Kalimantan Barat)
Abstrak: Kegiatan alih guna lahan dari hutan ke fungsi lain seringnya dilakukan dengan membakar. Terbakarnya suatu vegetasi akan menyebabkan hilangnya biomassa dan menurunkan cadangan karbon serta memberikan kontribusi CO2 ke atmosfer. Pendugaan Above Ground Biomass (AGB) dilakukan dengan menghubungkan indeks vegetasi NDVI atau spektral radians band 6 Citra Satelit Landsat 8 dengan data biomassa hasil pengukuran lapang. Nilai biomassa yang hilang, penurunan cadangan karbon, dan kontribusi CO2 dengan menggunakan metode spektral radians band 6 berturut-turut sebesar, 103.1 ton/ha, 48.5 ton C/ha, dan 177.8 ton CO2/ha, sedangkan untuk metode NDVI sebesar 162.6 ton/ha, 76.4 ton C/ha, dan 280.5 ton CO2/ha. Kedua metode menghasilkan pendugaan AGB dengan baik (R2NDVI_sebelum = 0.6234,R2B6_sebelum = 0.6514,R2NDVI_setelah = 0.7945, R2B6_setelah = 0.7401) sehingga kedua metode dapat digunakan untuk estimasi biomassa. Berdasarkan nilai RMSE, model pendugaan AGB lebih seusai digunakan untuk tutupan lahan semak karena memiliki nilai RMSE yang lebih rendah dibandingkan dengan tutupan lahan lain. Terbakarnya vegetasi menyebabkan adanya heat production (Q). Total Q akibat kebakaran sebesar 325 200 kJ untuk metode spektral radians band 6 dan 461 900 kJ untuk metode NDVI. Nilai Q tertinggi terdapat pada tipe keparahan terbakar low severity burn karena memiliki luasan area yang paling besar.
Keyword: Band SWIR, biomassa, cadangan karbon, NBR, NDVI

Judul: Penggunaan Citra Satelit Sentinel-2 untuk Menduga Nilai Biomassa Atas Permukaan Tanah (Studi Kasus: Kawasan Restorasi Pesanguan, Lampung)
Abstrak: Hutan berperan penting dalam mitigasi perubahan iklim karena berfungsi sebagai penyimpan karbon yang diserap dari atmosfer melalui proses fotosintesis. Biomassa di atas permukaan tanah (AGB) dalam tegakan pohon adalah cadangan karbon terbesar dalam hutan. Untuk menduga biomassa dapat menggunakan penginderaan jauh. Penelitian ini bertujuan mencari kanal spektral radians pada citra satelit Sentinel-2 untuk menduga nilai AGB melalui Analisis Komponen Utama (AKU). Analisis ini memerlukan data pengukuran peubah persamaan allometrik di lapangan pada petak 4, 5A, dan 5B, sehingga diperoleh persamaan regresi yang dapat menjelaskan hubungan antara biomassa dengan variabel nilai spektral radians pada setiap kanal citra Sentinel-2B dan NDVI. Nilai rata-rata cadangan karbon hasil pengukuran lapang pada petak 4, 5A, dan 5B berturut-turut adalah 52,1 ± 31,5; 32,7 ± 15,7; dan 42,5 ± 16 ton C ha-1. Persamaan regresi linear yang terbentuk adalah biomassa = 150,573 – 4,217X1 – 1,61X2 + 0,131X3 – 2,915X4 – 29,503X5 + 234,006X6 dengan X adalah band 4, 5, 8A, 11, 12, dan NDVI. Model ini menghasilkan nilai karbon pada masing-masing petak sebesar 45,8 ± 3,2; 37 ± 11,5; dan 46,5 ± 8,6 ton C ha-1. Hasil model menunjukkan bahwa spektral radians Sentinel-2 dapat digunakan untuk menduga nilai AGB. Namun, nilai RMSE (25,7 ton C ha-1) antara hasil pengukuran allometrik di lapang dengan model menunjukkan adanya hubungan yang belum dapat dijelaskan melalui persamaan tersebut. Akurasi hasil dari persamaan ini masih perlu ditingkatkan melalui perbaikan metode pengukuran lapangan untuk mengukur AGB seluruh vegetasi yang tumbuh dan meningkatkan jumlah titik sampelnya., Forest plays an important role in mitigating climate change as they serve as carbon storage absorbed from the atmosphere through photosynthesis. Aboveground biomass (AGB) in tree stands is the largest carbon reserve in forests. Estimating biomass can be performed using remote sensing. The study aimed to identify spectral band in Sentinel-2 satellite imagery to estimate AGB values through Principal Component Analysis (PCA). This analysis requires measurement data for allometric equations in the field in plots 4, 5A, and 5B, so that regression equations can be obtained that can explain the relationship between biomass and spectral radiance value variables in each Sentinel-2B and NDVI image channels. The average value of carbon stocks of field measurement results on plots 4, 5A, and 5B is 52,1 ± 31,5; 32,7 ± 15,7; and 42,5 ± 16 tons C ha-1. The linear regression equation generated is biomass = 150,573 – 4,217X1 – 1,61X2 + 0,131X3 – 2,915X4 – 29,503X5 + 234,006X6 with X being bands 4, 5, 8A, 11, 12, and NDVI. This model produces a carbon value on each plot of 45,8 ± 3,2; 37 ± 11,5; and 46,5 ± 8,6 tons C ha-1. The results of the model suggest that spectral radiance Sentinel-2 can be used to estimate AGB values. However, the RMSE value (25,7 tons C ha-1) between the results of allometric measurements in the field and the model shows an unexplained relationship through the equation. The accuracy of the results of this equation still needs to be improved through improved field measurement methods to measure the AGB of the entire growing vegetation and increase the number of sample points.
Keyword: PCA, allometric, biomass, carbon stock, spectral radiance

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: