Judul: Developing Tropical Savana Burn Area Estimation Based on Satellite Imageries
Abstrak: Estimasi luas area terbakar yang akurat diperlukan dalam menganalisa dampak kebakaran hutan dan lahan, salah satunya untuk menghitung estimasi emisi gas rumah kaca yang dihasilkan akibat kebakaran biomassa. Penelitian ini bertujuan mengestimasi luas area terbakar dan mengestimasi emisi GRK pada empat wilayah desa yang terletak di Kabupaten Sumba Timur, Provinsi Nusa Tenggara Timur dengan mengembangkan metode yang telah ada berdasarkan data citra satelit beresolusi sedang, yaitu Landsat-8 dan Sentinel-2A. Penelitian ini menggunakan berbagai indeks spektral yang sensitif terhadap perubahan kondisi tutupan vegetasi akibat kebakaran hutan dan lahan. Indeks spektral tersebut diperoleh berdasarkan citra satelit resolusi menengah Landsat-8 OLI dan Sentinel-2A. Identifikasi kebakaran hutan dan lahan savana di empat desa di Provinsi Nusa Tenggara Timur menggunakan algoritma Random Forest pada platform Google Earth Engine. Periode kebakaran terjadi pada bulan Mei hingga November pada tahun 2016-2019. Kejadian kebakaran hutan dan lahan dapat diidentifikasi melalui perubahan nilai indeks NBR saat sebelum dan sesudah kebakaran. Nilai NBR saat periode sesudah kebakaran lebih rendah dibandingkan sebelum kebakaran, yang menunjukkan bahwa terdapat area yang teridentifikasi sebagai area terbakar. Selain itu, nilai NDWI saat sebelum kebakaran lebih rendah dibandingkan sesudah kebakaran dan nilai NDVI sebelum kebakaran lebih tinggi dibandingkan sesudah kebakaran. Hubungan kedua indeks tersebut menunjukkan kondisi tutupan vegetasi savana memiliki kanduangan air yang rendah saat periode sebelum kebakaran karena telah memasuki musim kemarau, namun masih memiliki tingkat kehijauan vegetasi yang cukup baik. Akurasi keseluruhan hasil pemodelan yaitu berkisar antara 0 – 51,6% akibat rendahnya kualitas citra yang telah diakuisisi saat periode sesudah kebakaran akibat tertutup awan sehingga area terbakar tidak dapat diidentifkasi dengan baik. Lebih lanjut, hal ini berpengaruh terhadap hasil estimasi emisi gas rumah kaca akibat kebakaran hutan dan lahan yang lebih tinggi dibandingkan data referensi.
Keyword: kebakaran biomassa, luas area terbakar, indeks spektral, Random Forests, Google Earth Engine

Judul: Estimasi Luas Kebakaran dan Emisi Karbon akibat Kebakaran Hutan dan Lahan Gambut di Kabupaten Siak, Provinsi Riau.
Abstrak: Permasalahan degradasi dan deforestasi di Indonesia semakin meningkat, salah satu penyebabnya adalah kebakaran hutan dan lahan. Saat ini, upaya penanganan pasca kebakaran di lapangan belum efektif untuk mengatasi dampak ekologis, sosial, maupun ekonomi. Hambatan yang sering terjadi di lapangan yaitu perhitungan luas area bekas kebakaran hutan dan lahan. Data luas area bekas kebakaran benar-benar dibutuhkan. Data ini berguna dalam rehabilitasi pasca kebakaran, pendugaan emisi karbon, dan penegakan hukum oleh pemerintah. Hingga saat ini, informasi data luas area bekas kebakaran sulit dikumpulkan dari pengukuran lapangan dan dari data pemerintah karena cakupan area yang sangat luas dan tidak memiliki akses yang baik. Penginderaan jauh dapat mengatasi masalah ini, penginderaan jauh dapat mendeteksi ataupun memperkirakan area yang terbakar, sehingga pemanfaataan teknologi penginderaan jauh sangat diperlukan. Penelitian ini difokuskan dalam estimasi luas area kebakaran dan estimasi emisi karbon di Kabupaten Siak, Provinsi Riau agar terciptanya strategi penanganan pasca kebakaran dan mitigasi perubahan iklim yang sesuai. Lokasi penelitian terletak di Kabupaten Siak, Provinsi Riau khususnya pada areayang terbakar dan pada wilayah yang bergambut pada tahun 2015. Persiapan data awal penelitian telah dilakukan di LAPAN dan di laboratorium remote sensing Fakultas Kehutanan IPB sejak bulan Mei 2016. Pengambilan sampel di lapangan dilakukan pada bulan Oktober 2016. Estimasi luas area terbakar dan emisi karbon dilakukan menggunakan metode visual dan metode dijital. Metode visual adalah metode yang menggunakan dijitasi on screen yang dibantu oleh data titik panas, keberadaan asap, dan data pemadaman kebakaran. Metode dijital adalah metode yang menggunakan indeks Normalized Burn Ratio (NBR). Estimasi emisi karbon diduga dari hasil pengolahan data luas area terbakar kemudian dihitung menggunakan persamaan yang dikembangkan dari IPCC 2006 dalam Verified Carbon Standard 2015. Hasil penelitian menunjukkan bahwa estimasi luas area terbakar menggunakan metode visual memiliki nilai akurasi (overall accuracy) sebesar 100%, sedangkan menggunakan metode dijital (model NBR) memiliki nilai akurasi (overall accuracy) 26.1%. Luas area terbakar yang dihasilkan dari metode visual adalah sebesar 1432.47 ha, sedangkan luas area terbakar yang dihasilkan dari metode dijital adalah sebesar 1626.89 ha. Estimasi emisi karbon akibat kebakaran dari atas permukaan tanah gambut lebih tinggi dibandingkan emisi karbon dari tanah gambut. Emisi karbon di atas permukaan tanah gambut sebesar 1376.51 ton C/ha diperoleh dengan metode visual sedangkan 3984.33 ton C/ha diperoleh dengan metode dijital. Emisi karbon tanah gambut sebesar 6.6 x 10-4 ton C/ha diperoleh dengan metode visual sedangkan 2.84 x 10-3 ton C/ha diperoleh dengan metode dijital.
Keyword: emisi gas rumah kaca, kebakaran gambut, NBR, remote sensing

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: