Judul: Trajectory Polutan Kabut Asap Kebakaran Lahan Gambut di Riau.
Abstrak: Beberapa tahun terakhir sering terjadi kebakaran lahan gambut, terutama di Sumatra dan Kalimantan. Kabut asap dari kebakaran lahan gambut didominasi oleh polutan CO2 dan CO yang merupakan penyumbang terbesar emisi gas rumah kaca dan mempunyai dampak negatif terhadap kesehatan. Ada beberapa cara yang dapat dilakukan untuk mengurangi dampak tersebut, salah satunya dengan memperkirakan pergerakan/trajectory polutan kabut asap. Hal tersebut telah dilakukan pada beberapa penelitian, namun verifikasi hasil dari penelitian tersebut belum dilakukan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memverifikasi trajectory polutan dari penelitian tersebut menggunakan citra satelit Landsat 8 yang diklasifikasi menggunakan algoritme C5.0. Nilai akurasi model terbaik dari hasil klasifikasi pada penelitian ini adalah sebesar 97.589% dengan nilai koefisien Kappa sebesar 0.9706. Rata-rata akurasi hasil verifikasi trajectory polutan dari penelitian sebelumnya dengan menggunakan citra hasil klasifikasi sebesar 69.34% polutan berada di piksel citra yang mengandung asap.
Keyword: algoritme C5.0, citra satelit, kebakaran hutan, klasifikasi, polutan

Judul: Trajectory Polutan Kabut Asap Kebakaran Lahan Gambut di Riau.
Abstrak: Beberapa tahun terakhir sering terjadi kebakaran lahan gambut, terutama di Sumatra dan Kalimantan. Kabut asap dari kebakaran lahan gambut didominasi oleh polutan CO2 dan CO yang merupakan penyumbang terbesar emisi gas rumah kaca dan mempunyai dampak negatif terhadap kesehatan. Ada beberapa cara yang dapat dilakukan untuk mengurangi dampak tersebut, salah satunya dengan memperkirakan pergerakan/trajectory polutan kabut asap. Hal tersebut telah dilakukan pada beberapa penelitian, namun verifikasi hasil dari penelitian tersebut belum dilakukan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memverifikasi trajectory polutan dari penelitian tersebut menggunakan citra satelit Landsat 8 yang diklasifikasi menggunakan algoritme C5.0. Nilai akurasi model terbaik dari hasil klasifikasi pada penelitian ini adalah sebesar 97.589% dengan nilai koefisien Kappa sebesar 0.9706. Rata-rata akurasi hasil verifikasi trajectory polutan dari penelitian sebelumnya dengan menggunakan citra hasil klasifikasi sebesar 69.34% polutan berada di piksel citra yang mengandung asap.
Keyword: algoritme C5.0, citra satelit, kebakaran hutan, klasifikasi, polutan

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: