Judul: Aplikasi klasifikasi knowledge based dengan teknik fuzzy pada spot 4 vegetation : studi kasus di Pulau Kalimantan
Abstrak: Indonesia merupakan negara kepulauan dengan keanekaragaman hayati yang sangat tinggi, yang salah satunya berupa hutan. Ketergantungan yang sangat besar terhadap hutan membawa dampak negatif terhadap kelestariannya. Untuk dapat menyusun kebijakan yang dapat mewujudkan kelestarian hutan maka diperlukan data yang akurat serta tepat waktu mengenai kondisi hutan alam tropis. Kegiatan pengumpulan data dan informasi tersebut dapat dilakukan dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh satelit. Keberadaan satelit sumberdaya alam dengan resolusi spasial yang relatif rendah serta mudah diperoleh seperti SPOT Vegetation akan mempermudah pengumpulan informasi untuk areal yang luas, seperti Pulau Kalimantan. Tujuan dari penelitian ini adalah menghitung tingkat akurasi klasifikasi knowledge based dengan teknik fuzzy dalam mengklasifikasikan penutupan lahan di wilayah Pulau Kalimantan. Bahan yang digunakan dalam penelitian adalah citra satelit SPOT 4 Vegetation periode perekaman Juli 2001 dan 2004. Selain itu digunakan data pendukung berupa citra satelit Landsat ETM+ serta Peta Vektor Pulau Kalimantan. Penelitian dilaksanakan dari bulan Februari sampai September 2005. Kegiatan pengolahan data dilakukan di Laboratorium Perencanaan Hutan, Fakultas Kehutanan, IPB. Metode penelitian meliputi 3 tahap utama. Tahap pertama adalah pengolahan awal citra yang terdiri atas kegiatan import data, layer stack, koreksi geometrik (image to map rectification), koreksi radiometrik, cropping, penghilangan awan, dan interpretasi visual citra satelit. Tahap berikutnya adalah pengolahan citra yang meliputi kegiatan pengenalan pola spektral dan klasifikasi knowledge based yang diikuti tahap terakhir yaitu evaluasi hasil klasifikasi.
Keyword: teknik fuzzy, knowledge based

Judul: Aplikasi klasifikasi knowledge based dengan teknik fuzzy pada spot 4 vegetasi studi kasus di Pulau Sumatera
Abstrak: Keberadaan hutan sangat penting dalam mendukung keberlangsungan hidup di muka bumi. Berbagai faktor dapat mengakibatkan terjadinya perubahan besar terhadap pola penggunaan lahan, termasuk lahan hutan. Monitoring perubahan penutupan dan penggunaan lahan berguna dalam proses pengambilan keputusan untuk perencanaan pembangunan kehutanan. Dalam kaitannya dengan situasi tersebut, pemanfaatan penginderaan jauh diharapkan dapat ditingkatkan untuk mengumpulkan data penting yang diperlukan khususnya yang berkaitan dengan pemantauan perubahan hutan, pemetaan penggunaan lahan dan pemetaan penurunan kualitas lahan hutan. Data citra dengan resolusi rendah seperti SPOT 4 Vegetasi berguna dalam menjelaskan distribusi berbagai tipe penutupan lahan, termasuk perbedaan tipe-tipe hutan untuk daerah yang luas seperti liputan untuk satu pulau besar. Kelebihan citra ini adalah resolusi temporalnya yang tinggi yaitu melakukan perekaman dengan periode harian serta relatif mudah diperoleh. Penggunaan pengetahuan interpreter (sering berupa pengetahuan kualitatif) sangat membantu ana lisis dan metode knowledge based yang lebih sederhana dapat memberikan hasil yang baik (Richard, 1993). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyusun klasifikasi knowledge based dengan bantuan teknik fuzzy pada SPOT 4 Vegetasi.
Keyword: 

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: