Judul: Pendugaan Tutupan Tajuk pada Hutan Rawa Gambut Menggunakan Data LiDAR (Studi Kasus: PT. Rimba Makmur Utama, Kalimantan Tengah).
Abstrak: Tutupan tajuk adalah salah satu parameter penting dalam mengetahui kondisi hutan. Pengukuran tutupan tajuk dapat dilakukan dengan menggunakan densitometer, akan tetapi biaya yang ditimbulkan akan besar karena memakan waktu dan sumberdaya manusia yang banyak. Tutupan tajuk dapat diduga menggunakan teknologi penginderaan jauh, salah satunya LiDAR. Light Detection and Ranging (LiDAR) adalah sistem penginderaan jauh aktif dimana menggunakan sinar laser yang ditembakkan ke objek yang ingin diukur. Penggunaan LiDAR sangat menguntungkan karena dapat menampilkan objek dalam bentuk 3 dimensi sehingga pendugaan yang dilakukan bisa mendapatkan hasil yang lebih akurat. Tujuan penelitian ini yaitu membangun persamaan regresi untuk menduga tutupan tajuk menggunakan LiDAR. Persamaan yang dipilih untuk menduga tutupan tajuk adalah CCfield = - 6.68 + 1.00 CCARCI . Persamaan mempunyai R2 sebesar 88.7%, standard error sebesar 9.4076, dan nilai uji F sebesar 219.62.
Keyword: tutupan tajuk, LiDAR

Judul: Pendugaan Tinggi Tutupan Tajuk Hutan Rawa Gambut Menggunakan LiDAR dan Landsat 8 OLI.
Abstrak: Hutan rawa gambut mempunyai peranan yang penting bagi ekosistem terutama dalam segi pengelolaan biodiversitas, iklim, dan penyediaan carbon bawah. Tutupan tajuk didefinisikan sebagai luas tanah yang ditutupi oleh proyeksi vertikal kanopi. Informasi mengenai tutupan tajuk dibutuhkan dalam perencanaan dan pengelolaan hutan yang baik. Pendugaan tinggi tutupan tajuk dapat dihitung menggunakan penginderaan jauh berbasis LiDAR. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi tinggi tutupan tajuk pada ekosistem hutan rawa gambut dan membandingkan tinggi tutupan tajuk aktual dari data LiDAR dan pendugaan dari model prediksi Citra Landsat 8 OLI. Penelitian dilaksanakan di ekosistem hutan rawa gambut PT. Global Alam Lestari, Sumatera Selatan. Tinggi tutupan tajuk aktual diperoleh dari Canopy Height Model dan perdiksi dari model (CHM = 64.12 - 254.05 DVI), R2 = 68.30%, RMSE = 3.31%). Nilai rata-rata tinggi tutupan tajuk data prediksi pada kelas 1–3 (5 - 20m) mempunyai nilai error lebih tinggi terhadap data aktual. Sedangkan pada kelas 4–5 (20 - >25m) nilai rata-rata tinggi tutupan tajuk data prediksi mempunyai nilai error yang lebih rendah terhadap data aktual.
Keyword: Landsat 8 OLI, LiDAR, Canopy Height Model

Judul: Peptides Hydrolysate Derived from Collagen of Snakehead Murrel (Channa striata) Skin Demonstrate Anti-oxidant and Anti-cholesterol Activities.
Abstrak: Anti-cholesterol and anti-oxidant play crucial role to combat cardiovascular disease (CVD) related to formation of arterial plagues from oxidation of cholesterol. In the past decades, research on bioactive peptides demonstrating anti-cholesterol and anti-oxidant activities have been reported as the alternative drugs. In this study, acid soluble collagen was extracted from the skin of snakehead murrel and employed to induce production of collagenase by Bacillus licheniformis F11.4. The collagenases secreted were in turn purified through AKTA Purifier (ion exchange, DEAE column) and used to produce peptides hydrolysate. The purified enzymes were grouped in two distinct collagenase fractions, designated as fraction D and F. Peptides hydrolysate produced by the fraction D was found to demonstrate HMG-CoA inhibitor activity comparable to pravastatin and limited anti-oxidant activity. Meanwhile, peptides hydrolysate generated using the fraction F demonstrated anti-oxidant activity comparable to BHT (2mM), vitamin C (2mM) and vitamin E (2mM), but limited HMG-CoA activity. Combination of the fraction D and F resulted in substantial HMG-CoA inhibition and anti-oxidant activities.
Keyword: Anti-cholesterol, anti-oxidant, bioactive peptide, collagen, collagenase, snakehead murrel