Judul: Klasifikasi Tutupan Lahan Sekitar Areal Reklamasi Bekas Sumur Migas Gerbang, Kabul, dan Ripah Menggunakan Data Unmanned Aerial Vehicle (UAV) di Jambi
Abstrak: Teknologi penginderaan jarak jauh merupakan salah satu sarana yang digunakan untuk mengidentifikasi tutupan lahan. Citra Unmanned Aerial Vehicle (UAV) dengan resolusi spasial yang lebih tinggi dapat memberikan informasi mengenai tutupan lahan yang lebih detail, akurat, cepat, dan lebih murah. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji kemampuan UAV dalam mengklasifikasi tutupan lahan secara visual dan digital serta melakukan analisis separabilitas kelas tutupan lahan secara digital. Penelitian ini menggunakan dua metode dalam menginterpretasi citra, yaitu interpretasi visual dan interpretasi digital. Kombinasi band yang digunakan dibuat dengan mempertimbangkan nilai korelasi antar band. Band-band yang digunakan merupakan band asli dan sintetis, yaitu band blue, green, red, NIR (near infrared), DSM (digital surface model), NDVI (normalized difference vegetation index), RGI (red green index), dan SAVI (soil adjusted vegetation index), dan GNDVI (green normalized difference vegetation index). Jumlah kelas tutupan lahan yang didapatkan dari klasifikasi visual adalah 16 kelas. Hasil analisis separabilitas pada kombinasi 3-5-6-8, 4-5-7-8, dan 2-4-5-8 dapat membedakan 12 kelas tutupan lahan, pada kombinasi 1-2-3 dan 2-4-8 sebanyak 8 kelas tutupan lahan, serta pada kombinasi 3-6-8 dan 4-5-8 sebanyak 6 kelas tutupan lahan. Klasifikasi visual mampu membedakan atau memisahkan kelas tutupan lahan secara lebih detail dibandingkan klasifikasi digital.
Keyword: interpretasi visual, korelasi, separabilitas, tutupan lahan, UAV

Judul: Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan Data Unmanned Aerial Vehicle (UAV) sekitar Bekas Sumur Migas Sarinah, Kajen, dan Lambur di Jambi
Abstrak: Penggunaan data Unmanned Aerial Vehicle (UAV) untuk klasifikasi tutupan lahan memiliki kelebihan yaitu resolusi spasial yang sangat tinggi dan bebas awan. Penelitian ini bertujuan mengkaji kemampuan UAV dalam klasifikasi visual, dan mengaji keterpisahan kelas tutupan lahan secara digital di sekitar bekas sumur migas Sarinah, Kajen, dan Lambur. Klasifikasi visual dilakukan dengan cara mengamati objek pada Orthophoto UAV menggunakan tujuh elemen interpretasi yaitu rona dan warna, bentuk, ukuran, tekstur, pola, bayangan dan asosiasi sedangkan keterpisahan kelas secara digital diuji menggunakan ukuran transformed divergence. Band yang digunakan terdiri dari band (1) blue, (2) green, (3) red, (4) Near-infrared, (5) Digital Surface Model, (6) Normalized Difference Vegetation Index, (7) Difference vegetation index, (8) Red Green Index, dan (9) Simple Ratio Vegetation Index. Jumlah kelas yang dihasilkan dengan klasifikasi visual yaitu 28 kelas. Jumlah kelas yang dapat dibedakan secara digital sebanyak 20 kelas pada kombinasi 2-5-7-8-9 dan kombinasi 4-5-6-8-9, sebanyak 19 kelas pada kombinasi 3-4-5-8-9, 2-5-8-9, 4-5-8-9 dan 5-8-9, sebanyak 18 kelas pada kombinasi 3-4-5-9 dan 2-5-9, sebanyak 16 kelas pada kombinasi 3-4-5 dan 3 kelas pada kombinasi 1- 2-3. Jumlah kelas secara digital lebih sedikit dibandingkan dengan klasifikasi visual tetapi penggunaan indeks vegetasi dan DSM sebagai band dapat meningkatkan keterpisahan antar kelas.
Keyword: Elemen interpretasi, klasifikasi visual, korelasi, separabilitas, UAV

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: