PENGEMBANGAN MODEL IDENTIFIKASI DAERAH BEKAS KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN (BURNED AREA) MENGGUNAKAN CITRA MODIS DI KALIMANTAN (MODEL DEVELOPMENT OF BURNED AREA IDENTIFICATION USING MODIS IMAGERY IN KALIMANTAN)

Kebakaran hutan dan lahan telah menjadi ancaman cukup serius bagi masyarakat secara global pada dua dekade terakhir, terutama terkait dengan degradasi aspek-aspek lingkungan dan sumberdaya alam. Kalimantan merupakan daerah di Indonesia yang paling rawan terhadap bencana kebakaran hutan dan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model-model algoritma untuk mengidentifikasi area terbakar yang paling sesuai diaplikasikan di Kalimantan menggunakan citra MODIS. Metode penelitian dilakukan dengan menggunakan variabel indeks vegetasi (NDVI), indeks kebakaran (NBR), dan reflektansi dari citra MODIS untuk mengidentifikasi area terbakar. Identifikasi area terbakar dilakukan dengan metode pengambangan (thresholding), yaitu perhitungan nilai ambang batas dari perubahan nilai-nilai variabel NDVI, NBR, dan reflektansi untuk piksel-piksel yang dinyatakan sebagai area terbakar. Kemudian dilakukan perhitungan tingkat separabilitas dan akurasi untuk menguji validitas tiap-tiap model. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pada dasarnya semua model algoritma baik perubahan NDVI, NBR dan reflektansi memiliki kemampuan yang baik dalam mendeteksi area terbakar di Kalimantan. Namun demikian, dari semua model algoritma tersebut, hanya model algoritma perubahan NBR yang memberikan tingkat akurasi paling tinggi, yaitu sebesar 0,635 atau 63,5%. Dengan demikian, model algoritma identifikasi area terbakar yang paling sesuai diaplikasikan untuk daerah Kalimantan dengan menggunakan citra MODIS adalah model algoritma perubahan NBR.Kata kunci: Identifikasi, Area terbakar, NBR, MODIS, Kalimanta

Pengembangan Model Identifikasi Daerah Bekas Kebakaran Hutan Dan Lahan (Burned Area) Menggunakan Citra Modis Di Kalimantan

Kebakaran hutan dan lahan telah menjadi ancaman cukup serius bagi masyarakat secara global pada dua dekade terakhir, terutama terkait dengan degradasi aspek-aspek lingkungan dan sumberdaya alam. Kalimantan merupakan daerah di Indonesia yang paling rawan terhadap bencana kebakaran hutan dan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model-model algoritma untuk mengidentifikasi area terbakar yang paling sesuai diaplikasikan di Kalimantan menggunakan citra MODIS. Metode penelitian dilakukan dengan menggunakan variabel indeks vegetasi (NDVI), indeks kebakaran (NBR), dan reflektansi dari citra MODIS untuk mengidentifikasi area terbakar. Identifikasi area terbakar dilakukan dengan metode pengambangan (thresholding), yaitu perhitungan nilai ambang batas dari perubahan nilai-nilai variabel NDVI, NBR, dan reflektansi untuk piksel-piksel yang dinyatakan sebagai area terbakar. Kemudian dilakukan perhitungan tingkat separabilitas dan akurasi untuk menguji validitas tiap-tiap model. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pada dasarnya semua model algoritma baik perubahan NDVI, NBR dan reflektansi memiliki kemampuan yang baik dalam mendeteksi area terbakar di Kalimantan. Namun demikian, dari semua model algoritma tersebut, hanya model algoritma perubahan NBR yang memberikan tingkat akurasi paling tinggi, yaitu sebesar 0,635 atau 63,5%. Dengan demikian, model algoritma identifikasi area terbakar yang paling sesuai diaplikasikan untuk daerah Kalimantan dengan menggunakan citra MODIS adalah model algoritma perubahan NBR.Hal.93-112 : ilus. ; 30 c

Life cycle assessment of dryland paddy farming in Ngadirojo District, Pacitan

The growth of weeds among agricultural crops is a pest that can decrease agricultural production by 47-87%. The aims of this research is to compare organic and an organic fertilizer and compare mechanical and chemical weed and pest control. This research employed a mixed-method, observation, in-depth interviews, and life cycle assessment. The greenhouse gas emissions were released are organic fertilizer 1,87 x 10-3 kg CO2 eq/ha and an organic fertilizer 15 x 101 kg CO2 eq/ha. Thereafter greenhouse gas emissions were released from mechanical control 1,87 x 10-3 kg CO2 eq/ha and chemical control 4,4 x 101 kg CO2 eq/ha. The totally of greenhouse gas emissions was released from dryland paddy farming in management phase is 19,4 x 101 kg CO2 eq/ha. Organic fertilizer more friendly than an organic fertilizer and mechanical control more friendly than chemical control. Mechanical control by farmers must be modified for the increase of effectiveness. The post-mechanical control should be those containing fruit and seed must be burned, meaning there will be not a longer any weed growth potential. Therefore, this mechanism will be able to realize potential production and sustainable dryland paddy farming

Growing households’ income through non-timber forest products

Population pressure to the forest is caused by the difficulty in fulfilling their needs. The condition then leads to unequal access to the resources and threatens the forest. A system of community forest management are necessary (Svendsen, 2009, Cheng, 2011, Tiwari, 2014). This study aims to evaluate the economic impact of coffee agroforestry and tourism businesses in Tugu Utara village, Cisarua, Bogor regency. This is quantitative research. The data colecting method used is suvey of saturated sampling method. The data are sells of cherry coffee, income from tourism activities and households’ expenses in 2018. The households income and expenses data were analyzed to find the contribution of households expenses. The results of the study showed that the expenses of households in 2018 was IDR 2,875,000 / family / month. The average of households’ income from the forest-based tourism activities is IDR 1,115,600 / household / month and the income from cherry coffee sales in 2018 is IDR 1,770,800 / family / month. The percentage of monthly income compared to households’ expenses is 100%. This study concludes that the needs of household can be fulfilled from the coffee agroforestry income added with income from the forest-based tourism activities