Judul: Generalized Linear Model untuk Memprediksi Sebaran Invasif Spesies Acacia nilotica Studi Kasus Taman Nasional Baluran
Abstrak: Acacia nilotica merupakan spesies invasif di Taman Nasional Baluran. Penyebaran spesies invasif A. nilotica merupakan ancaman serius yang dapat mengganggu fungsi ekosistem savana dalam menyediakan makanan bagi para herbivora dan pada akhirnya dapat menyebabkan penurunan populasi satwa liar herbivora. Perkembangan A. nilotica dipengaruhi oleh faktor lingkungan dan hubungan antara spesies dan faktor lingkungan disebut ekologi. Salah satu metode dalam memprediksi ekologi menggunakan Species Distribution Model (SDM), SDM mencoba untuk memperkirakan spesies pada ruang geografis dengan menghubungkan spesies terhadap faktor lingkungan. Untuk mengetahui faktor lingkungan yang berpengaruh terhadap penyebarannya dan memonitor sebaran invasif spesies A. nilotica dengan membuat model prediksi yang terintregrasi dengan web. Pada penelitian ini untuk memodelkan prediksi sebaran A. nilotica dengan SDM secara statistik menggunakan Generalized Linear Model (GLM), sedangkan untuk visualisasi hasil prediksi berupa web dengan menggunakan shiny framework. Hasil menunjukkan bahwa terdapat 6 dari 7 faktor lingkungan berpengaruh terhadap penyebaran invasif spesies A. nilotica. Faktor lingkungan tersebut adalah Bare Soil Index (BSI), ketinggian, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Moisture Index (NDMI), suhu permukaan dan jenis tanah. Jenis tanah adalah faktor lingkungan yang bertipe data kategorik, dengan penambahan data tersebut dapat meningkatkan nilai R2. Hal ini ditunjukkan nilai R2 pada penilitian ini sebesar 0.749, sedangkan penelitian sebelumnya tanpa data jenis tanah (variabel kategorik) memiliki nilai R2 sebesar 0.564. Selanjutnya model prediksi merupakan persamaan model peluang sebaran dari A. nilotica dengan hasil evaluasi model (AUC) sebesar 0.938, nilai tersebut menjelaskan bahwa model sangat baik dalam memprediksi sebaran invasif spesies A. nilotica. Persamaan model prediksi menghasilkan bahwa area sebaran diduga berada pada bagian utara, timur dan sedikit pada bagian selatan dari TN Baluran dengan total luasan area tersebut sebesar 7570.695 Ha atau 30.282% dari total luasan keseluruhan TN Baluran sebesar ± 25 000 Ha. Area yang diduga tersebut dapat dijadikan sebagai informasi awal dalam pengendalian dan pengelolaan spesies invasif A. nilotica oleh pengelola TN Baluran.
Keyword: Acacia nilotic, baluran, generalized linear model, species distribution model

Judul: Prediksi Sebaran Invasif Spesies Acacia nilotica dengan Model Maximum Entropy (Studi Kasus Taman Nasional Baluran).
Abstrak: Acacia nilotica yang ditanam di Taman Nasional Baluran bertujuan untuk mencegah penyebaran api dari savana ke hutan jati berkembang menjadi invasif dan menyebabkan penurunan kualitas dan kuantitas savana. Oleh sebab itu, dibutuhkan langkah berupa prediksi sebaran A. nilotica yang bertujuan untuk meminimalisir dampak invasif terhadap area savana. Prediksi dapat dilakukan dengan menggunakan Species Distribution Modeling (SDM). SDM adalah model yang digunakan untuk mengetahui hubungan spesies di wilayah tertentu dengan faktor lingkungan. Penelitian ini berfokus pada pemodelan dengan menggunakan data presence, dimana informasi yang tersedia mengenai lokasi spesies yang dilaporkan ada. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi faktor lingkungan yang berpengaruh, menyusun model prediksi, dan menyederhanakan proses pemodelan dan analisis dengan menggunakan Shiny Framework. Penelitian ini mengidentifikasi faktor lingkungan yang mempengaruhi sebaran invasif A. nilotica. Faktor lingkungan yang dianggap berpengaruh berasal dari data hasil observasi dan studi literatur. Setelah data didapat, kemudian melakukan pemodelan untuk memprediksi sebaran A. nilotica yang bertujuan untuk mencegah penyebaran dengan mengetahui habitat yang mendukung perkembangan A. nilotica. Model yang digunakan adalah model Maximum Entropy. Hasil dari pemodelan kemudian dilakukan analisis terhadap kinerja model, dan kontribusi variabel lingkungan. Shiny Framework digunakan untuk mempermudah dalam proses pemodelan hingga analisis model. Hasil penelitian menunjukkan terdapat tujuh faktor lingkungan yang teridentifikasi penting bagi habitat A. nilotica dan relevan untuk pemodelan prediksi yaitu indeks keterbukaan lahan (BSI), ketinggian (elevation), indeks kelembaban (NDMI), indeks kehijauan vegetasi (NDVI), jarak dari sungai (distance from the river), jenis tanah (soil), dan suhu (temperature). Faktor lingkungan yang berkontribusi dominan terhadap sebaran A. nilotica adalah variabel ketinggian (elevation), suhu (temperature), dan indeks keterbukaan lahan (BSI) dengan masing-masing memberikan kontribusi sebesar 38.6%, 31.1%, dan 16.6%. Model prediksi dapat dikategorikan sangat baik yang ditunjukkan dengan nilai AUC sebesar 0.978 dan nilai akurasi sebesar 0.94. Kerangka kerja yang digunakan memberikan kemudahan dalam proses analisis terhadap model yang dibangun. Adapun manfaat dari penelitian ini dapat digunakan sebagai data dan informasi awal mengenai faktor lingkungan yang berkontribusi terhadap sebaran A. nilotica, faktor lingkungan yang relevan dalam membuat model prediksi sebaran A. nilotica, dan sebaran invasif A. nilotica di TN Baluran.
Keyword: acacia nilotica, maximum entropy, prediksi, spesies invasif, taman nasional baluran

Judul: Synthesis of Biphasic Calcium Phosphate Made of Eggshells Through A Hydrothermal Method
Abstrak: Biphasic Calcium Phosphate mixed of hydroxyapatite and tricalcium phosphate. A hydrothermal method of synthesizing by mixing CaO as calcium source and (NH4)2HPO4 as phosphate source with distilled water. CaO got from calcination process made of eggshells. All samples were synthesized using hydrothermal reactor then followed by sintering process. The molar ratio of Ca and P for all samples was 0.5 M : 0.3 M. Hydrothermal temperature and sintering temperature were variated they are 250 ºC, 300 ºC for hydrothermal and 800 ºC, 900 ºC, 1000 ºC for sintering, higher treatment temperature, tricalcium phosphate appears. Final results of synthesis were characterized by using X-ray Diffraction and Fourier Transform Infrared. X-ray Diffraction patterns was ecompared with database Join Committee on Powder Diffraction Standards and found tricalcium phosphate and hydoxyapatite.
Keyword: biphasic calcium phosphate, hydrothermal, hydroxyapatite, tricalcium phosphate