Judul: Klasifikasi Kelas Potensi Hutan Melalui Citra Spot HRV di Hutan Alam (Areal HPH PT. ITCI, Kalimantan Timur)
Abstrak: Aktifitas pemanfaatan sumberdaya alam yang sering terlihat pada saat ini adalah kegiatan mengkonversi areal hutan menjadi areal non hutan yang diakibatkan peningkatan kebutuhan manusia akan lahan dan sempitnya areal non hutan yang ada. Konversi areal hutan menjadi areal non hutan menyebabkan terjadinya penurunan vegetasi hutan karena umumnya dilakukan dengan menebang vegetasi pohon yang ada. Data tentang penurunan potensi hutan dapat dijadikan sebagai aeuan di dalam kebijakan pengelolaan hutan yang lestari, khususnya dalam pereneanaan dan pemanenan hutan. Salah satu eara yang dapat digunakan untuk mendapatkan data penurunan potensi hutan seeara global adalah dengan menggunakan citra satelit. Citra satelit Systeme Probatoire d'Observation de la Terre High Resolution Visible (SPOT HRV) digunakan dalam penelitian ini karena memiliki resolusi spasial yang tinggi (20m x 20m). Resolusi spasial yang tinggi diharapkan dapat meningkatkan ketelitian hasil analisis. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kemampuan citra satelit SPOT HRV dalam mengklasifikasikan kelas-kelas potensi hutan alam tropis seeara dijital. Pengambilan data lapangan dilakukan pada tanggal 19 September - 20 Oktober 2000. di areal HPH PT. ITCI, Kalimantan Timur dengan alat bantu kamera, kompas, tam bang, parang, patok, pita ukur dan tally sheet. Bahan yang digunakan adalah citra satelit SPOT HRV rekaman 5 Juni 1998 dan 19 Desember 1989, peta kerja HPH PT. ITCI skala I : 100000, peta rupa bumi skala I : 50000 dan data hasil pengeeekan lapangan. Peralatan untuk pengolahan dan anal isis data yang dimulai sejak bulan Juli 2000 di Laboratorium Remote Sensing, Fakultas Kehutanan IPB adalah seperangkat komputer pribadi (personal computer) dengan software ER Mapper versi 5.5. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah klasifikasi terbimbing (Supervised Classification) sedangkan untuk citra SPOT 1989 menggunakan klasifikasi tidak terbimbing (Unsupervised Classification). Klasifikasi pada citra SPOT 1998 menghasilkan 9 kelas penutupan lahan yaitu hutan jarang, hutan sedang, hutan rapat, hutan tertutup kabut tip is, hutan terbakar, hutan terbakar tertutup kabut tipis, jalan (tanah kosong), bayangan awan dan awan. Hasil koreksi geometrik memberikan ketelitian yang eukup tinggi dengan nilai RMSE masing-masing 0,205 pixel dan 0,281 pixel untuk citra SPOT 1998 dan SPOT 1989 yang menunjukkan penyimpangan di lapangan sebesar 4,10 meter dan 5,60 meter. Hasil klasifikasi citra SPOT 1998 dengan menggunakan satu band seeara umum hasilnya lebih buruk bila dibandingkan dengan penggunaan dua band dan tiga band Ifullset). Pada klasifikasi menggunakan satu band, ketelitian tertinggi diperoleh daTi klasifikasi menggunakan band 2 dengan nilai overall accuracy mencapai 70,36% dan kappa accuracy mencapai 6650%. Nilai rata-rata TO sebesar 1709.23 dengan jumlah pasangan kelas yang terpisah sangat baik sebanyak 19 pasang, 5 pasang kelas terpisah baik, 3 pasang kelas terpisah cukup baik, I pasang kelas terpisah kurang baik dan 8 pasang kelas tidak dapat dipisahkan. Ketelitian paling rendah diperoleh pada penggunaan band 3. Rata-rata keterpisahannya sebesar 1547,19 dengan 12 pasang kelas terpisah sangat baik, 8 pasang kelas terpisah baik, 5 pasang kelas terpisah cukup baik dan 11 pasang kelas tidak dapat dipisahkan. Kappa accuracy dan overall accuracy masing-masing sebesar 57,12% dan 62,05%. Perhitungan matriks kesalahan dan keterpisahan dengan kombinasi band 3-2 memberikan nilai overall accuracy dan kappa accuracy masing-masing sebesar 98,06% dan 97.81 % dengan nilai ratarata TO sebesar 1990.08. Semua pasangan
Keyword: 

Judul: Identifikasi Kelas Potensi Hutan Alam di BPH PT. Sri Buana Dumai Propinsi Riau Menggunakan Citra Satelit Landsat 7 ETM+
Abstrak: Sektor kehutanan memberikan sumbangan yang sangat besar dalam menunjang pertumbuhan ekonomi negara dan masyarakat. Kenyataan ini mengakibatkan hutan mendapat tekanan untuk kepentingan berbagai seklor termasuk non-kehutanan, keadaan ini terjadi pula di HPH PT. Sri Buana Dumai Propinsi Riau. Tekanan yang menjadi permasalahan utama di lokasi penelitian tersebut adalah perambahan dan penebangan liar. Keadaan ini mengakibatkan potensi hutan mengalami penurunan yang drastis dan dramatis, tanpa mampu dikontrol oleh manajemen perusahaan pengelola hutan. Dalam rangka identiftkasi potensi untuk menyediakan data potensi aktual, digunakan teknologi penginderaan jauh dengan sarana Landsat 7 ETM+ yang didukung data hasil pengamatan lapangan. Kegiatan pengamatan lapangan dilakukan terhadap areal berhutan dan tidak berhutan yang mampu dideskripsikan sebagai kelas-kelas penutupan lahan. Metode cluster sampling digunakan dalam survey lapangan dengan ukuran klaster 60 x 80 m', yang terdiri dari 3 petak contoh untuk inventarisasi tingkat pohon, tiang, pancang dan semai. Klasiftkasi pada citra dilakukan menggunakan prosedur Klasiftkasi Terbimbing (Supervised Classification) dengan metode kemungkinan maksimum (maximum likelihood). Citra yang diklasifikasi merupakan hasil cropping berukuran 1233 x 1675 piksel dengan jumlah piksel sebanyak 2.062.809. Perhitungan persamaan transformasi dari titik-titik kontrol lapangan yang terpilih dengan menggunakan prinsip-prinsip kuadrat terkecil (least square principle) menghasilkan persamaan transformasi affme (Orde I) sebagai berikut; p'= -20340+O.0333X-O.000063Y dan 1'= 8813- O.000006X-O.0333Y, dimana p' dan l' adalah koordinat estimasi. Dari hasil transformasi koordinat dengan persamaan tersebut, menghasilkan tingkat kesalahan rata-rata sebesar 0.02 piksel (0,6m). Hasil ini menunjukkan tingkat keakuratan yang tinggi karena lebih kecil dari limit maksimum kesalahan rata-rata yaitu 0,5 piksel (Jaya, 1997). Pada analisa visual yang ditunjukkan dengan nilai OIF diketahui bahwa penggunaan saluran 5- 4-2 (saluran 5 pada gun red, saluran 4 pada gun green dan saluran 2 pada gun blue) menghasilkan OIF tertinggi yaitu 87,72. Nilai OIF diatas menunjukkan bahwa komposit 5-4-2 menyajikan variasi informasi yang paling banyak dibandingkan komposit lainnya Pada saluran 8 sebagai saluran khas pada Landsat 7 ETM+ yang memiliki rentang spektral antara 0,52-0,90 flm. Saluran ini terletak pada spektrum sinar tampak (hijau dan merah) dan inframerah dekat sehingga vegetasi pada kisaran spektral ini akan mereflektansikan lebih banyak sinar datang dibandingkan tanah kosong dan air. Terdapatnya dua spektrum pada saluran 8 ini menempatkannya sebagai kombinasi terbaik dari kombinasi satu saluran dengan nilai rata-rata transfonnasi divergensi (TDj) 1813,02, kappa accuracy (KA) 70,80%, overall accuracy (OA) 74,67%, producer's accuracy (PA) 72,53%, dan user's accuracy (UA) 72,46%. Hasil klasifikasi keseluruhan menghasilkan kombinasi sa luran I sebagai kombinasi terburuk dengan nilai rata-rata transformasi divergensi 1299,85, kappa accuracy 37,36%, overall accuracy 44,78%, producer's accuracy 49,36% dan user's accuracy 51,84%, sehingga secara rata-rata saluran 1 memilki tingkat ketelitian terendah dari 127 kombinasi saluran. Sedangkan kombinasi tujuh saluran (full set) memberikan hasil paling baik, seluruh kelas pada hasil klasifikasi ini terpisahkan dengan kategori sangat baik (excellent) ditunjukkan dengan nilai rata-rata transformasi divergensi sebesar 2000 dan memiliki nilai tertinggi untuk tingkat ketelitian keseluruhan (overall accuracy) dan kappa accuracy yaitu masing-masing sebesar 99,78% dan 99,95%. Kombinasi saluran optimum pada hasil klasifikasi diwakili oleh komhinasi saluran 5-4-2 dengan nilai rata-rata transformasi divergensi sebesar 1999,94, overall accuracy 99,41% dan kappa accuracy 99,32%. Secara kuantitatif perbedaan nilai kappa accuracy pada kombinasi saluran 5-4-2 dengan kombinasi terbaik
Keyword: 

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: