Judul: Model Pendugaan dan Pola Sebaran Spasial Biomassa di Areal Revegetasi Bekas Tambang Nikel
Abstrak: PT.Vale Indonesia merupakan salah satu perusahan tambang nikel yang telah melakukan kegiatan revegetasi sejak tahun 1988. Total lahan yang telah direvegetasi hingga akhir tahun 2017 mencapai luas 3953.24 ha dari total 5508.13 ha lahan tambang yang telah terbuka. Revegetasi lahan bertujuan untuk mengendalikan kesimbangan lingkungan dan erosi tanah akibat pembukaan wilayah hutan. Berdasarkan pada aspek biodiversitas, tutupan dan stratifikasi tajuk serta kualitas lahan dapat menunjukkan keberhasilan kegiatan revegetasi di areal bekas tambang. Selain itu, keberhasilan revegetasi dalam mendukung kestabilan lingkungan sekitar dapat dinilai dari kandungan biomassa sebagai salah satu indikator produktivitas hutan. Biomassa merupakan komponen bahan organik yang terkandung dalam struktur pohon yang dipengaruhi oleh faktor umur, jenis vegetasi, kesuburan tanah dan kerapatan jenis. Revegetasi lahan pada areal bekas tambang PTVI, yang dilakukan sejak tahun 1988 hingga tahun 2017 telah mengalami perkembangan yang cukup baik, tetapi belum diketahui tingkat kandungan biomassa karbon. Besarnya kandungan biomassa dapat dilihat dari umur pohon dan kondisi tempat tumbuh. Sehingga, pendugaan kandungan biomassa di areal revegetasi bekas tambang perlu dilakukan. Selain itu, pengetahuan tentang pola sebaran spasial biomassa di areal revegetasi sangat penting untuk diketahui karena dapat membantu dalam mengambil keputusan tentang perencanaan pengelolaan areal revegetasi bekas tambang. Penelitian tentang biomassa di areal revegetasi sangat mungkin dilakukan dalam upaya mendukung pemerintah dalam mengembalikan keseimbangan lingkungan hutan pasca tambang. Pendugaan biomassa dapat menjadi indikator dalam penilaian keberhasilan revegetasi di areal bekas tambang. Dengan mengetahui kandungan biomassa karbon pada areal revegetasi, memudahkan untuk mengetahui jumlah serapan karbon di areal revegetasi dalam mendukung kestabilan lingkungan sekitarnya. Penelitian ini dilakukan di areal revegetasi bekas tambang nikel PT.Vale Indonesia yang terletak di Sorowako Provinsi Sulawesi Selatan pada bulan Januari sampai Maret 2018. Dengan menggunakan dua metode pengumpulan data yaitu metode terestris atau turun langsung kelapangan dan metode penginderaan jauh. Penggabungan dua metode ini akan memudahkan dalam pengambilan data sekaligus memperoleh keakuratan data lapangan. Pengumpulan data lapangan berupa data biomassa yang bersumber dari data diameter pohon, pancang dan tiang. Selain itu, juga mengambil data biomassa dari serasah, tumbuhan bawah dan nekromassa. Data lapangan kemudian diolah untuk membangun model pendugaan biomassa di areal revegetasi bekas tambang nikel menggunakan software Minitab 17. Sedangkan untuk metode penginderaan jauh menggunakan citra satelit SPOT 6 tahun 2017 yang diperoleh dari Lembaga Penerbangan Antariksa Nasional (LAPAN). Pengolahan data citra menggunakan perangkat tools ArcGis 10.4 dan Erdas 2014. Olahan data citra berupa analisis indeks vegetasi yang bersumber dari nilai-nilai piksel citra yang terdapat pada SPOT 6 tahun 2017 dan juga bersumber dari hasil klasifikasi visual citra. Citra SPOT 6 memiliki empat Band yaitu Band 1 (Blue), Band 2 (Green), Band 3(Red) dan Band 4 (NIR). Selain itu, hasil akhir dari penelitian ini adalah pola sebaran spasial biomassa. Metode yang digunakan dalam menentukan pola sebaran spasial biomassa di areal revegetasi bekas tambang nikel yaitu metode nearest neighbor analysis dengan membandingkan jarak dari suatu individu. Nearest neighbor analysis merupakan salah satu analisis yang digunakan untuk menjelaskan pola persebaran dari titik-titik lokasi dengan menggunakan perhitungan yang mempertimbangkan jarak, jumlah titik lokasi dan luas wilayah. Analisis ini memiliki hasil akhir berupa indeks, dimana Indeks yang dihasilkan memiliki hasil antara 0 sampai lebih dari 1.
Keyword: bekas tambang, revegetasi, biomassa, sebaran spasial, model regresi

Judul: Identification of Revegetation Performance at Post Mining Area Using Remote Sensing Approach
Abstrak: Pertambangan merupakan kegiatan ekstraksi untuk memperoleh sumber daya alam dari lapisan bumi. Meskipun pertambangan memiliki nilai ekonomi yang tinggi, namun di sisi lain pertambangan juga merupakan salah satu sektor yang dapat menyebabkan penurunan kualitas lingkungan. Kerusakan lingkungan yang terjadi akibat aktivitas penambangan dapat dipulihkan melalui reklamasi. Penginderaan jauh menawarkan pendekatan yang efektif dan efisien untuk memantau parameter vegetasi yang dapat diterapkan untuk diukur di lapangan seperti luas bidang dasar dan turunannya seperti biomassa dan volume batang. Parameter vegetasi yang diestimasi dalam penelitian ini terdiri dari luas bidang dasar, biomassa di atas permukaan tanah dan volume batang. Pendugaan parameter vegetasi tersebut menggunakan pendekatan penginderaan jauh yang dilakukan dengan mengintegrasikan data pengukuran lapangan dan nilai penginderaan jauh. Pengembangan model regresi diikuti dengan uji prosedur statistik dan kesesuaian model atau ketepatan model statistik. Model regresi terpilih untuk memperkirakan luas bidang dasar, biomassa di atas permukaan tanah dan volume batang kemudian diaplikasikan pada jenis tutupan lahan tanaman revegetasi yang menempati 555,87 ha dari total areal reklamasi seluas 800.323 ha dan menghasilkan total luas bidang dasar, biomassa di atas permukaan tanah dan volume batang berturut-turut 72.785.731,00 cm², 32.199.210,00 kg, and 34.405,08 m³.
Keyword: basal area, biomass, regression mod  el, stem volume

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: