Judul: Spatio Temporal Typology of Land and Forest Fire in Sumatra
Abstrak: Sebaran kebakaran hutan dan lahan di Sumatra yang diindikasikan oleh titik panas terjadi hampir di seluruh kabupaten dengan frekuensi dan intensitas yang bervariasi. Rata-rata titik panas tahunan di Sumatra periode tahun 2006-2015 adalah 25 528 yang tersebar di hampir seluruh kabupaten yang memiliki selang nilai yang sangat beragam dengan nilai minimum O (tidak ada titik panas) dan nilai maksimum 16 988 (kejadian kebakaran sangat tinggi). Frekuensi titik panas tertinggi terjadi pada tahun 2015 dan terendah pada tahun 2010. Kepadatan titik panas tertinggi ditemukan di Propinsi Riau (0.109/km2 ), dan Sumatra Selatan (0.094/km2 ). Sebaliknya kepadatan terendah tercatat di Nanggroe Aceh Darussalam, Sumatra Barat dan Bengkulu (0.015/km2 ) dan Sumatra Utara (0.017/km2 ). Puncak musim kebakaran terjadi pada bulan F ebruari-Maret dan Agustus-Oktober. Berdasarkan penutupan lahan, titik panas tertinggi dijumpai pada kelas semak belukar rawa (23%) dan hutan tanaman (21%). Sedangkan berdasarkan fungsi hutan, titik panas tertinggi berlokasi di hutan produksi (87%) diikuti oleh hutan konservasi (8%) dan terendah pada hutan lindung (5%). Kebakaran lahan dan hutan di Sumatra didominasi oleh kebakaran gambut (57%) yang terjadi di Propinsi Riau, Sumatra Selatan dan Jambi. Propinsi Riau dengan rasio luas gambut 44.4% menyumbang 65% kebakaran, Sumatra Selatan dengan rasio luas gambut 13.8% menyumbang 63% dan Jambi dengan rasio luas kawasan gambut hanya 1.2% menyumbang 63%. Pencegahan kebakaran pada lahan gambut di Riau mampu menurunkan kejadian kebakaran secara signifikan. Kejadian kebakaran hutan dan lahan di Sumatra didorong oleh faktor kenaikan laju penduduk, produk domestik regional bruto (PDRB), rasio luas kebun dengan penduduk dan rasio pertanian lahan kering. Sebaliknya, kebakaran hutan dan lahan berkorelasi negatif dengan persentase luas hutan, rasio luas hutan dengan penduduk, kepadatan penduduk, laju pertanian lahan kering campuran, laju perkebunan, dan laju deforestasi., The distribution of fires in Sumatra indicated by fire hotspot occurs in almost all districts with varying frequency and intensity. The average annual fire hotspot in Sumatra period of 2006-2015 was recorded 25 528 points which was spread over almost all districts with minimum value of O (no fire hotspot) and a maximum value of 16 988. The highest frequency of hotspot occurred in 2015 and the lowest in 2010. The highest density of hotspot are found in the province of Riau (0.109/km2 ), and South Sumatra (0.094/km2 ). Instead lowest density was recorded in Aceh, West Sumatra and Bengkulu (0,015/km2 ) and North Sumatra (0.017/km2 ). Peak fire season occurs during February-March and August-October. Based on land cover, the highest fire hotspot found in shrub swamp (23%) and forest plantation (21 % ). While based on the forest area function, the highest fire hotspot were located in forest production (87%) followed by forest conservation (8%) and the lowest in protected forests (5%). Land and forest fires in Sumatra was dominated by peat fires ( 57%) that occurred in Riau, South Sumatra and Jambi provinces. Riau Province with peat area ratio 44.4% contributed for 65% of fires, South Sumatra with a peat area ratio 13.8% contributed for 63% fires and Jambi with peat area ratio was only 1.2% contributed for 63% fires.
Keyword: tipologi, kebakaran hutan, titik panas, spasio-temporal, MODIS, Land Fire, Dry Land Agriculture, Forest Production, Novelty, Fire Radiative Power

Judul: Spatial Clustering Berbasis Densitas untuk Persebaran Titik Panas sebagai Indikator Kebakaran Hutan dan Lahan Gambut di Sumatera
Abstrak: Titik panas merupakan salah satu indikator kebakaran hutan dan lahan yang banyak digunakan untuk pengembangan sistem peringatan dini bahaya kebakaran dengan tujuan untuk melakukan pencegahan, pengendalian dan pemantauan kerusakan serta kebakaran di daerah yang memiliki resiko kebakaran yang tinggi seperti lahan gambut. Data mining sesuai untuk diterapkan dalam proses analisis data persebaran titik panas berukuran besar. Salah satu penerapan metode data mining untuk menganalisis data spasial adalah clustering. Penelitian ini menerapkan algoritme DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering Algorithm with Noise) yang merupakan algoritme pengelompokan yang didasarkan pada kerapatan data untuk membentuk cluster pada data titik panas kebakaran hutan di Sumatera tahun 2002 dan 2013 dengan tujuan untuk menentukan daerah dimana titik panas terjadi dalam kerapatan tinggi di areal lahan gambut pulau Sumatera. Terdapat empat tahapan penelitian. Pertama, praproses data titik panas dan data lahan gambut. Kedua, clustering data titik panas menggunakan algoritme DBSCAN. Ketiga, evaluasi hasil clustering. Keempat, melakukan analisis cluster berdasarkan karakteristik fisikal dari lahan gambut untuk memperoleh informasi titik panas yang terdapat di dalam areal lahan gambut. Hasil pengujian menunjukan bahwa, pada tahun 2002, areal lahan gambut yang memiliki kepadatan titik panas tertinggi di Sumatera terdapat di beberapa wilayah di provinsi Riau dengan nilai densitas mencapai 0.226 km2 dan provinsi Sumatera Selatan dengan nilai densitas mencapai 0.201 km2. Sebaran titik panas di provinsi Riau sebagian besar terdapat di areal jenis lahan gambut Hemists/Saprists (60/40), sangat dalam dan Hemists/Saprists (60/40), sedang dan tersebar merata pada areal dengan ketebalan sedang (100-200 cm), dalam (200-400 cm), dan sangat dalam (> 400 cm). Sedangkan sebaran titik panas di provinsi Riau sebagian besar terdapat di areal gambut dengan jenis Hemists/mineral (90/10), sedang dan didominasi di areal dengan ketebalan sedang (100-200 cm). Penutupan lahan gambut pada kedua wilayah didominasi oleh hutan rawa. Pada tahun 2013, areal lahan gambut yang memiliki kepadatan titik panas tertinggi di Sumatera terdapat di beberapa wilayah di provinsi Riau dengan nilai densitas mencapai 0.226 km2 , dimana sebagian besar titik panas terdapat pada jenis lahan gambut Hemists/Saprists (60/40), sangat dalam dan banyak tersebar di areal gambut dengan ketebalan sangat dalam. Penutupan lahan gambut di wilayah tersebut didominasi oleh hutan rawa. Terjadi perubahan pola distribusi titik panas dan penggunaan lahan gambut dari tahun 2002 ke tahun 2013, dimana pada tahun 2002 sebaran titik panas sebagian besar terdapat di areal lahan gambut dengan ketebalan sedang (100-200 cm) sedangkan pada tahun 2013 sebaran titik panas didominasi di areal gambut dengan ketebalan sangat dalam (> 400 cm).
Keyword: algoritme DBSCAN, clustering, data mining, lahan gambut, titik panas

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: