Judul: Species Composition, Stand Structure, and Carbon Stock in the Wana Lestari Community Forest (HKm) Agroforestry System, West Nusa Tenggara Province
Abstrak: Perubahan iklim merupakan suatu kondisi yang ditandai dengan berubahnya pola iklim yang mengakibatkan fenomena cuaca yang tidak menentu. Dampak dari perubahan iklim adalah menurunnya keanekaragaman hayati dan meningkatnya konsentrasi gas rumah kaca (GRK) terutama karbon. Salah satu upaya konservasi keanekaragaman hayati dan peningkatan cadangan karbon yaitu dengan sistem agroforestri (AF). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis komposisi jenis dan struktur tegakan pohon, serta memperkirakan cadangan karbon di sistem agroforestri (AF) hutan kemasyarakatan (HKm). Metode yang digunakan adalah analisis vegetasi, pengukuran struktur tegakan dengan menggunakan spatially explicit Individual-based Forest Simulator (SexI-FS), serta pendugaan cadangan karbon dengan pendekatan alometrik dan destruktif pada tingkat semai dan tumbuhan bawah. Petak yang digunakan 20 m x 20 m berjumlah 25 petak. Berdasarkan hasil penelitian, komposisi jenis di HKm Wana Lestari terdiri dari 63 jenis tumbuhan dari 40 famili. Indeks Nilai Penting (INP) tertinggi adalah durian (Durio zibethinus) (90,34%) pada tingkat pertumbuhan tiang. Kopi (Coffea robusta) merupakan spesies yang dominan pada sistem agroforestri (AF). Nilai indeks keanekaragaman (H') berkisar antara 0,40 - 2,29 (kategori sedang). Struktur tegakan menunjukkan bukan kurva “J” terbalik. Total biomassa dan cadangan karbon pada semua tingkat pertumbuhan secara berurutan adalah 228,35 ton/ha dan 107,97 ton/ha., Climate change is characterized by changing climate patterns resulting in erratic weather phenomena. The impact of climate change is a decrease in biodiversity and an increase in the concentration of greenhouse gases (GHGs), primarily carbon. One of the efforts to conserve biodiversity and increase carbon stocks is the agroforestry system (AF). This study aimed to analyze the species composition and structure of tree stands as well as to estimate the carbon stock in the agroforestry system (AF) of community forest (HKm). The methods used were vegetation analysis, stand structure measurement using spatially explicit Individual-based Forest Simulator (SexI-FS), as well as carbon stock estimation using allometric and destructive approaches for seedling and understory levels. The plots were 20 m x 20 m with a total was 25 plots. Based on the results, the species composition in HKm Wana Lestari consists of 63 plant species from 40 families. The highest importance value index (INP) is durian (Durio zibethinus) (90.34%) at the pole growth level. Coffee (Coffea robusta) is the dominant species in the agroforestry system. The diversity index (H') value ranges from 0.40 to 2.29 (medium category). The stand structure is not an inverted “J” curve. Total biomass and carbon stock at all growth levels in order is 228,35 tons/ha and 107,97 tons/ha.
Keyword: agroforestry, Above-ground carbon, Coffea robusta, Indonesia’s   FOLU Net Sink, SexI-FS

Judul: Keanekaragaman Jenis Vegetasi dan Cadangan Karbon pada Zona Tradisional Taman Nasional Gunung Halimun Salak
Abstrak: Peningkatan emisi gas rumah kaca (GRK) menyebabkan terjadinya perubahan iklim. Sektor kehutanan dan lahan (Forestry and Other Land Use/FOLU) berperan signifikan dalam penyerapan GRK dan juga merupakan salah satu sektor penting dalam strategi jangka panjang pembangunan rendah karbon dan ketahanan iklim. Program nasional ”Indonesia’s Forestry And Other Land Use (FOLU) Net Sink 2030” merupakan salah satu komitmen Indonesia dalam mitigasi perubahan iklim pada sektor kehutanan. Zona tradisional Taman Nasional Gunung Halimun Salak (TNGHS) merupakan zona yang dapat dimanfaatkan masyarakat untuk memenuhi kebutuhan hidupnya dengan memanfaatkan sumber daya hutan non kayu. Peningkatan biomassa, cadangan karbon hutan, serta konservasi keanekaragaman hayati merupakan aksi mitigasi dalam program FOLU Net Sink 2030. Pemantauan hutan pada zona tradisional TNGHS sangat penting dilakukan sebagai bagian dari pengelolaan hutan lestari dan realisasi dukungan program FOLU Net Sink 2030. Pemantauan hutan dapat menggunakan teknologi penginderaan jauh yaitu Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) untuk pemantauan hutan yang jauh lebih unggul dalam segi biaya, cakupan areal yang luas, dan biaya yang lebih murah jika dibandingkan dengan survei lapangan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis keanekaragaman jenis vegetasi, menduga cadangan karbon dan serapan karbon pada zona tradisional TNGHS, serta menganalisis korelasi antara cadangan karbon, keanekaragaman jenis vegetasi, dan nilai NDVI. Metode yang digunakan adalah analisis vegetasi dan pendugaan karbon menggunakan persamaan alometrik dan destruktif untuk tingkat semai dan tumbuhan bawah. Berdasarkan analisis NDVI, kelas kerapatan vegetasi terdiri atas kelas 1 (kerapatan rendah) dengan nilai 0,15-0,27, kelas 2 (kerapatan sedang) dengan nilai 0,27-0,32, serta kelas 3 (kerapatan tinggi) dengan nilai 0,32-0,43. Jenis yang dominan pada tingkat semai adalah kayu afrika (Maesopsis eminii), tumbuhan bawah yaitu poh-pohan (Pilea melastomoides), tingkat pancang dan tiang yaitu harendong besar (Bellucia axinanthera), sedangkan tingkat pohon yaitu pinus (Pinus merkusii). Nilai H’ menunjukkan bahwa keanekaragaman jenis seluruh tingkat pertumbuhan pada kelas 1 dan kelas 2 memiliki kategori rendah, sedangkan kelas 3 memiliki kategori rendah sampai dengan sedang. Rata-rata biomassa, cadangan karbon dan serapan CO2 secara berurutan adalah 343,62 ton/ha, 160,80 ton C/ha, dan 589,60 ton CO2/ha. NDVI berkorelasi dengan indeks Shannon-Wienner, jumlah spesies, jumlah individu (N/ha), konsentrasi karbon, LBDS (m2/ha), serapan CO2. Korelasi tertinggi yaitu nilai NDVI dengan jumlah spesies (0,842). NDVI dan jumlah spesies tanaman memiliki korelasi yang paling tinggi dibandingkan dengan variabel lainnya dengan model jumlah spesies = 5,126 + 2,435 NDVI dan memiliki R2 sebesar 70,9%.
Keyword: agroforestri, FOLU Net Sink Indonesia 2030, kerapatan vegetasi, korelasi, NDVI

Judul: Query Expansion based on Bilingual Dictionary Using Conditional Probability
Abstrak: Query expansion is a technique that can be used to bridge vocabulary gaps between queries and documents in the collection. With query expansion, user will be helped to formulate queries well so that user will optimize the search result. In this study, the expansion term was resulted from the translation of bilingual dictionary. Subsequently, several terms of expansion were elected based on the closeness of its relationship with the original query. This research showed that conditional probability can be used to select expansion term in bilingual translation method query expansion. The result of 1000 documents was more than 97% relevan document can be retrieved by this system. The more expansion term used, the larger number relevan document was retrieved.
Keyword: