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: Deteksi Pembukaan Hutan Menggunakan Citra Satelit Multiwaktu di Wilayah Kerja PT. Intracawood MFG, Kalimantan Timur
Abstrak: Indonesia sangat kaya akan sumber daya hutan yang sangat potensial sebagai sumber devisa negara. Dalam rangka pemanfaatannya, dilakukan penebangan hutan. Keglatan penebangan yang telah dilakukan menyebabkan areal llutan Indonesia menurun rata-rata 3,4 juta hektar per tahun dan mengaiami kerusakan seluas 32 juta hektar. Untuk menghindari Jaju eksploitasi yang semakin cepat dan terjadinya kerusakan hutan yang lebih luas. perlu dilakukan pemantauan secara periodik. Pemantauan secara periodik menggunakan citra satelit Landsat TM dimungkinkan karena perekaman data TM dilakukall berulang-ulang pacta lokasi yang sallla dengan interval waktu yang relatif singkat (16 hari). Untuk menambah informasi. data hasil pengolahan citra satelit dapat digabungkan dengan data dan peta lain dalam format Sistem Informasi Geografi (SJG). Bahan-bahan yang digunakan terdiri dari data dijital citra satelit Landsat TM perekaman tanggal 20 April 1991. 7 Agustus 1996. 22 Mei 1997 dan 9 September 1999, data dijital vector berupa jalan, sungai, peta batas RKL, dan peta batas HPH serta data-data lainnya yang terdiri dari peta kerja, LHP, LHC dan RKPH. Sedangkan alat yang digunakan adalah seperangkat kompllter dengan.\'o/h'·are ER M.I>J>PER, ARC INFO dan ARC VIEW. Penelitian dilakukan dengan111etode klasifikasi terpisah (lndependel1l Cia.\xi/icaTion.\/elhod). yang terdiri dari 3 tahapan utama yaitu interpretasi visual citra satelit menggunakan kombinasi 541. 542. 5-+3, 741. 432 dan 321, analisis dijitaI citra satelit dengan metode kemungkinan maksimuI11 (maxlI71um likelihood) dan sparial analy.\'i.,·meng,gunakan sarana Sistem Informasi Geografi. Dari hasil anal isis dijital diperoJeh bahwa karakteristik refiektansi tiap kelas pemItupan hut3n dan lahan pada ketiga citra ul11umnya 5ama. Untuk keJas hutan, Logged On!/" Fores! memiliki nilai reflektansi tertinggi dan diikuti kelas hutan potensi .2 (60 n1"/l1a - 1:20I11"/ha) dan 11u1a11 patensi J (> 120n/lha). Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi potensi hutan maka nilai refleh.'1ansinya semakin rendah dan sebaliknya. Pembukaan hutan bempa jalan hutan (tallah kosong 1 dan tanah kosong 2) memiliki nilai refiektansi paling tinggi dibandingkan penutupan Jainnya pada semua band (kecuali band 4). Hal ini terjadi akibat tidak adanya vegetasi sebagai naungan sehingga radiasi yang sampai tidak diserap tapi dipantulkan kembali. Sedangkan pada band 4 nilai refiektansinya rendah karena band 4- merupakan saluran PUl1cak pantuJan vegetasi. Dari hasil evaluasi klasifikasi denganl11enggunakan matrik kesalahan (cUl~lilsion I71mrix) dan matrik keterpisahan (Transformasi Divergensi). hasil terbaik dijumpai pada hasil klasifikasi dengan menggunakan kombinasi./idl sel (band L 2, 3. 4. 5 dan 7). Nilai kappa aC(,lIran' pada citra TM 1991. 1996, dan 1997 adalah 100% sedangkan nilai keterpisahannya masing-masing 1994,"5 , 1991,50, dan 1993.64. Namun dari hasil uji Z terhadap semua kombinasi diperoieh bahwa penggunaan kombinasi 3 band sudah cukup optimum digunakan untuk klasifikasi. Kombinasi 3 band tersebut pada semU3 citra 5ama yaitu kombinasi 543. Nilai kappa oc('uro(:,' pacta citra TM 199] adalah 99,6% dan pada citra Ti\l J 996 dan J 997 adalah 100% sedangkan nilai keterpisahannya masing-m3sing 1982.61 . 1987.14 dan 1986.31. Kombinasi 3 band tersebut terdiri dari satu band dad saluran tampak. satu band saluran inframerah dekat dan satu band dari saluran inframerah menengah. Dalam analisis perubahan, citra yang digunakan adalah citra TM tahun 1991 dan 1997. Areal yang dianalisis seluas 18562,5 hektar (375 X 550 piksel). Daerah tersebut terletak pada posisi geografis 3"15'32,8" LU - 3"6'35.42" LU dan 116°45'19,93"
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: