Judul: Spatial Model of Deforestation in Lombok Island, Nusa Tenggara Barat, Period 1987 ~ 2000.
Abstrak: Hutan merupakan salah satu sumberdaya alam yang dapat memberikan manfaat ekonomi, ekologi, dan sosial yang tinggi. Namun sejalan dengan pertumbuhan jumlah penduduk semakin meningkat, keberadaan hutan semakin terdesak sebagai akibat dari kebutuhan akan lahan untuk pertanian, pemukiman, industri dan perdagangan. Keadaan ini dapat memicu terjadinya deforestasi. Secara umum faktor-faktor dominan yang menyebabkan terjadnya deforestasi adalah faktor sosial dan ekonomi masyarakat, khususnya di sekitar hutan. Penelitian ini mempunyai tujuan utama yaitu membangun model spasial deforestasi yang diharapkan dapat digunakan untuk meramalkan kejadian deforestasi secara spasial pada periode berikutnya. Tujuan tambahan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi terjadinya deforestasi. Penelitian ini dilakukan di Pulau Lombok untuk memodelkan deforestasi antara tahun 1987 dan 1995, untuk meramalkan deforestasi antara tahun 1995 dan 2000. Pada rentang waktu tersebut terjadi ketidakstabilan situasi politik (masa reformasi) dimana laju deforestasi di Indonesia mencapai 2,8 juta/ha per tahun pada periode tahun 1997 dan 2002 (Dinas Kehutanan 2008). Pada penelitian ini perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini berupa Arcview Gis 3.3, ArcGis 9.3, ERDAS Image 9.1, IDRISI Kilimanjaro, sedangkan perangkat kerasnya berupa laptop dan printer. Pembangunan model spasial deforestasi dilakukan menggunakan model regresi logistik (logit), dimana peubah (y) adalah nilai binari, dimana nilai 1 menyatakan terjadinya deforestasi dan nilai 0 menyatakan tidak terjadinya deforestasi. Peubah bebas yang digunakan pada model persamaan logistik ini adalah jarak dari jalan, jarak dari tepi hutan, dan kelerengan. Jarak dari jalan dan jarak tepi hutan diperoleh dari hasil operasi buffering menggunakan operasi spasial, sedangkan kelerengan diperoleh dari hasil import data raster menggunakan IDRISI. Kajian ini menemukan hubungan yang erat antara kejadian deforestasi dengan peubah jarak dari jalan, jarak dari tepi hutan dan kelerengan, dengan model persamaan: Logit (p) = -1,0933 – 0,000425 Jarak jalan – 0,001313 Jarak Tepi Hutan – 0,396439 Kelerengan. Pada model ini peluang terjadinya deforestasi akan semakin meningkat dengan semakin dekatnya tepi hutan dengan jalan. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa deforestasi umumnya terjadi pada areal-areal tepi hutan dan pada areal yang bertopografi landai. Hasil validasi model menggunakan data deforestasi antara tahun 1995~2000 menunjukkan tingkat keakuratan yang cukup tinggi yaitu sebesar 96 persen.
Keyword: 

Judul: Spatial Modeling on Deforestation in Lombok Island, Nusa Tenggara Barat, Period 2000 ~ 2010.
Abstrak: Deforestasi yang tidak terkendali merupakan ancaman yang serius bagi keberadaan hutan dan kehutanan. Akan tetapi proses perubahan hutan menjadi non-hutan merupakan sebuah keniscayaan. Seiring dengan peningkatan jumlah penduduk dan perkembangan ekonomi, kebutuhan akan lahan untuk bercocok tanam, tempat tinggal, dan perdagangan serta industri semakin meningkat. Kebutuhan akan lahan tersebut umumnya mendesak areal-areal hutan sehinga menyebabkan terjadinya deforestasi. Di Indonesia, pada periode 1997~2000 terjadi laju deforestasi yang cukup signifikan yaitu mencapai rata-rata sebesar 2,8 juta Ha dan menurun kembali pada periode 2000~2005 menjadi sebesar 1,08 juta Ha. Di NTB perambahan hutan telah mencapai 1.481,3 Ha dan bahkan di beberapa tempat perambahan hutan semakin meluas khususnya di Sesaot, Suwela dan beberapa lokasi pulau Sumbawa (Dishut NTB 2000 dalam Bunet 2008). Sedangkan area illegal logging di NTB mencapai 3.900 Ha pada 2002 (Bunet 2008). Deforestasi dapat menimbulkan dampak besar bagi lingkungan, seperti pemanasan global, banjir, dan longsor seperti yang terjadi di beberapa wilayah di Indonesia pada akhir-akhir ini. Berkenaan dengan hal tersebut, maka diperlukan suatu penelitian tentang pemodelan spasial deforestasi untuk mengetahui kerentanan terjadinya deforestasi secara spasial, sebaran lokasi-lokasi yang rentan terhadap deforestasi, serta faktor-faktor apa saja yang memberikan konstribusi yang sangat signifikasn terhadap deforestasi. Penelitian ini dilakukan di Pulau Lombok, Nusa Tenggara Barat dengan pendekatan pemodelan spasial. Pembangunan model spasial deforestasi dilakukan menggunakan model regresi logistik. Peubah (y) adalah 0 dan 1, dimana 1 merupakan terjadinya deforestasi dan 0 merupakan tidak terjadinya deforestasi. Peubah bebas terdiri atas jarak jalan, jarak tepi hutan, dan kelerengan. Jarak jalan dan jarak tepi hutan diperoleh dari hasil operasi buffering, sedangkan kelerengan diperoleh dari hasil import data raster di IDRISI. Model dibangun berdasarkan kejadian deforestasi antara tahun 2000 dan 2005, dengan persamaan yaitu Logit (kejadian Deforestasi) = -0,2810 – 0,001347 Jarak Jalan (m) – 0,000462 Jarak Tepi Hutan (m) + 0,179721 Kelerengan (%). Perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini adalah ArcView GIS 3.3, Arc Map, ERDAS Image 9.1, IDRISI Kilimanjaro, dengan perangkat kerasnya adalah laptop dan printer. Penelitian ini menemukan bahwa kejadian deforestasi dipengaruhi oleh 3 faktor utama yaitu: jarak jalan, jarak tepi hutan dan kelerengan. Hasil validasi deforestasi antara tahun 2005~2010 menunjukkan bahwa tingkat keakuratan model yang dibangun cukup baik yaitu sebesar 97%.
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: