Judul: Perbandingan Model Identifikasi Daerah Bekas Kebakaran Hutan dan Lahan di Kalimantan Barat.
Abstrak: West Kalimantan is one of the provinces in Indonesia which is vulnerable to forest and land fires. One of alternative method that could be used to determine the burned area is by using remote sensing images, e.g. MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) images. This research aimed to compare two identification model of burned area of the forest and land fires by remote sensing and to analyze the appropriate model used to be applied in Indonesia specifically in West Kalimantan using MODIS images. This research analyze the use of identification model by using vegetation index of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and by using fire index of Normalized Burn Ratio (NBR). The result shows that both of the models provide good capability to detect burned area. However, NBR model has higher accuracy of 66.02% compared to NDVI of 64.02%. Therefore, the most appropriate identification model to be used at West Kalimantan by using MODIS image is the NBR model.
Keyword: Burned area, MODIS images, NBR

Judul: Model Spasial Estimasi Luas Area Bekas Kebakaran Hutan Dan Lahan Di Provinsi Kalimantan Barat
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan merupakan salah satu penyebab degradasi dan deforestasi hutan di Indonesia. Terdapat delapan daerah rawan kejadian kebakaran hutan dan lahan, terutama wilayah Sumatera dan Kalimantan. Berdasarkan pemantauan titik panas (hotspot) sepanjang tahun 2014, wilayah Kalimantan tercatat memiliki jumlah hotspot yang tinggi, salah satunya Provinsi Kalimantan Barat. Penelitian terkait identifikasi dan estimasi area bekas kebakaran hutan dan lahan menggunakan data penginderaan jauh saat ini makin berkembang. Adanya hambatan selama observasi lapangan seperti lokasi kebakaran yang sulit terjangkau, penginderaan jauh menjadi solusi yang tepat untuk pemantauan dan pengukuran areal yang terbakar. Kelebihannya terletak selain dalam cakupan wilayah yang luas juga memberikan waktu pemantauan yang lebih near real-time dibandingkan data observasi lapangan. Data luas area bekas kebakaran hutan dan lahan sangat penting dan dapat digunakan sebagai acuan kegiatan rehabilitasi dan penegakan hukum bagi pemerintah setempat dan instansi-instansi terkait lainnya. Selain itu, data luas area bekas kebakaran hutan dan lahan dapat dimanfaatkan pula untuk estimasi emisi karbon, khususnya dalam perubahan stok karbon. Penelitian ini mengkaji pemanfaatan data penginderaan jauh yaitu citra resolusi sedang MODIS untuk identifikasi dan estimasi luas area bekas kebakaran menggunakan beberapa model algoritma seperti NDFI (Normalized Difference Fire Index) dan MNDFI (Modified Normalized Difference Fire Index) yang diturunkan dari nilai pantulan atau reflektansi kanal 2 dan 7 MODIS serta menggunakan diagram algoritma yang menambahkan variabel lain seperti nilai reflektansi kanal 2 dan 3 untuk mengurangi dampak asap, nilai reflektansi kanal 5 dan 6 untuk membedakan asap dengan awan, serta satu indeks tambahan yaitu NTI (Normalized Thermal Index) yang ditujukan untuk menemukan lokasi dengan suhu tinggi. Model estimasi luas area bekas kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Kalimantan Barat diharapkan mampu menyediakan informasi kepada instansi-instansi yang menaruh perhatian dalam kejadian kebakaran hutan dan lahan sebagai acuan informasi dalam kegiatan penanganan pasca kebakaran hingga penentuan kebijakan yang terkait untuk mencegah kerugian yang lebih besar lagi. Hasil analisis menunjukkan Indeks NDFI dan MNDFI memiliki kemampuan yang baik dalam mengidentifikasi area bekas kebakaran hutan dan lahan di Kalimantan Barat untuk kasus kebakaran di Kalimantan Barat pada periode Januari-April 2014. Indeks MNDFI mempunyai akurasi yang sedikit lebih tinggi yaitu sebesar 44.2% dibandingkan dengan akurasi NDFI (37.7%). Estimasi luasan area bekas terbakar dari total wilayah Kalimantan Barat sebagian besar berada pada pertanian lahan kering campuran, hutan lahan kering primer, hutan lahan kering sekunder, hutan rawa sekunder, dan perkebunan. Hasil identifikasi melalui model diagram algoritma walaupun memiliki akurasi yang lebih rendah (21.8%) mungkin untuk diterapkan di wilayah Indonesia namun perlu adanya penyesuaian kembali terhadap fixed threshold yang digunakan dalam diagram algoritma agar lebih sesuai dengan karakteristik kebakaran hutan dan lahan di wilayah Indonesia.
Keyword: Area bekas kebakaran hutan dan lahan, MNDFI, MODIS, NDFI

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: