Judul: Developing Tropical Savana Burn Area Estimation Based on Satellite Imageries
Abstrak: Estimasi luas area terbakar yang akurat diperlukan dalam menganalisa dampak kebakaran hutan dan lahan, salah satunya untuk menghitung estimasi emisi gas rumah kaca yang dihasilkan akibat kebakaran biomassa. Penelitian ini bertujuan mengestimasi luas area terbakar dan mengestimasi emisi GRK pada empat wilayah desa yang terletak di Kabupaten Sumba Timur, Provinsi Nusa Tenggara Timur dengan mengembangkan metode yang telah ada berdasarkan data citra satelit beresolusi sedang, yaitu Landsat-8 dan Sentinel-2A. Penelitian ini menggunakan berbagai indeks spektral yang sensitif terhadap perubahan kondisi tutupan vegetasi akibat kebakaran hutan dan lahan. Indeks spektral tersebut diperoleh berdasarkan citra satelit resolusi menengah Landsat-8 OLI dan Sentinel-2A. Identifikasi kebakaran hutan dan lahan savana di empat desa di Provinsi Nusa Tenggara Timur menggunakan algoritma Random Forest pada platform Google Earth Engine. Periode kebakaran terjadi pada bulan Mei hingga November pada tahun 2016-2019. Kejadian kebakaran hutan dan lahan dapat diidentifikasi melalui perubahan nilai indeks NBR saat sebelum dan sesudah kebakaran. Nilai NBR saat periode sesudah kebakaran lebih rendah dibandingkan sebelum kebakaran, yang menunjukkan bahwa terdapat area yang teridentifikasi sebagai area terbakar. Selain itu, nilai NDWI saat sebelum kebakaran lebih rendah dibandingkan sesudah kebakaran dan nilai NDVI sebelum kebakaran lebih tinggi dibandingkan sesudah kebakaran. Hubungan kedua indeks tersebut menunjukkan kondisi tutupan vegetasi savana memiliki kanduangan air yang rendah saat periode sebelum kebakaran karena telah memasuki musim kemarau, namun masih memiliki tingkat kehijauan vegetasi yang cukup baik. Akurasi keseluruhan hasil pemodelan yaitu berkisar antara 0 – 51,6% akibat rendahnya kualitas citra yang telah diakuisisi saat periode sesudah kebakaran akibat tertutup awan sehingga area terbakar tidak dapat diidentifkasi dengan baik. Lebih lanjut, hal ini berpengaruh terhadap hasil estimasi emisi gas rumah kaca akibat kebakaran hutan dan lahan yang lebih tinggi dibandingkan data referensi.
Keyword: kebakaran biomassa, luas area terbakar, indeks spektral, Random Forests, Google Earth Engine

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: 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: