Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Ancaman perubahan iklim semakin nyata dengan meningkatnya emisi gas rumah kaca termasuk emisi karbon. Peningkatan itu disebabkan aktivitas manusia yang dapat dilihat dari pola penggunaan tanah. Provinsi DKI Jakarta sebagai wilayah perkotaan dengan penduduk yang besar memiliki intensitas aktivitas manusia yang tinggi. Tingginya aktivitas manusia tersebut menjadi alasan DKI Jakarta perlu untuk memenuhi target pengurangan emisi pada sektor energi sebagai bagian dari Paris Agreement. Tujuan penelitian ini adalah membuat dan menganalisis model spasial emisi karbon sektor energi berdasarkan reflektansi permukaan pada penggunaan tanah yang terekam Sentinel 2 melalui pendekatan multi-indeks. Penelitian dilakukan di wilayah daratan Provinsi DKI Jakarta dengan menggunakan data geospasial resmi yang tersedia dan penginderaan jauh untuk ekstraksi informasi terkait penggunaan tanah serta inventarisasi emisi gas rumah kaca dari konsumsi energi tahun 2020 sebagai referensi. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan machine learning classifier yang tersedia pada Google Earth Engine untuk klasifikasi terbimbing Sentinel 2 dan ditentukan kesesuaian nilai emisinya atas dasar berbagai faktor. Perhitungan gas rumah kaca terdiri dari emisi bangunan dan emisi transportasi yang melibatkan konsumsi energi stasioner maupun bergerak dan faktor emisi. Analisis regresi linier berganda digunakan sebagai model akhir yang mengaitkan emisi karbon dari konsumsi energi dengan karakter berbagai kanal dan indeks pada penggunaan tanah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tutupan awan citra, parameter algoritma, dan dataset berpengaruh pada identifikasi penggunaan tanah dan algoritma terbaik adalah Random Forest dengan akurasi umum 0,62. Reflektansi permukaan red edge 1 dan 2 serta SWIR 1 dan 2 baik untuk klasifikasi. Penggunaan tanah yang paling banyak menghasilkan emisi pada model adalah industri dengan koefisien 0,078. Nilai R kuadrat dari model mencapai 0,65 mengindikasikan pengaruh prediksi variabel sebesar 65%. Membagikan pengaruh setiap kelas penggunaan tanah sebagai variabel moderator dan reflektansi Sentinel 2 terhadap emisi karbon dalam bentuk model yang berbeda dapat digunakan untuk melakukan estimasi emisi karbon

---

The threat of climate change is becoming more evident with the increase in greenhouse gas emissions, including carbon emissions. The increase was due to human activities which can be seen from the pattern of land use. DKI Jakarta Province as an urban area with a large population has a high intensity of human activity. The high level of human activity is the reason DKI Jakarta needs to meet the emission reduction target in the energy sector as part of the Paris Agreement. The purpose of this study was to create and analyze a spatial model of energy sector carbon emissions based on surface reflectance on land use recorded by Sentinel 2 through a multi-index approach. The study was conducted in the mainland area of ​​DKI Jakarta Province using available official geospatial data and remote sensing for the extraction of information related to land use as well as greenhouse gas emissions inventory data from energy consumption in 2020 as a reference. Data processing is carried out using machine learning classifiers available on Google Earth Engine for supervised classification on Sentinel 2 and the suitability of the emission values is determined ​​based on various factors. The greenhouse gas calculation consists of building emissions and transportation emissions involving stationary and mobile energy consumption and emission factors. Multiple linear regression analysis was used as the final model that relates carbon emissions from energy consumption with the character of various bands and indices on land use. The results showed that the image cloud cover, algorithm parameters, and datasets affect the identification of land use and the best algorithm is Random Forest with an overall accuracy of 0.62. The surface reflectance of red edge 1 and 2 as well as SWIR 1 and 2 is good for classification. The land use that produces the most emissions in the model is industry with a coefficient of 0.078. The R squared value of the model reaches 0.65 indicating the predictive effect of the variable is 65%. Sorting the effect of each land use class as moderator variable and Sentinel 2 reflectance on carbon emissions in different models can be used to estimate carbon emissions."

"

Sebagai salah satu negara yang berpartisipasi pada Paris Agreement tahun 2016, Indonesia harus melakukan mitigasi terhadap emisi gas rumah kaca pada awal tahun 2020. Indonesia sendiri telah berkomitmen untuk mengurangi emisi gas rumah kaca sebesar 26% dari keadaan normal. Mencoba untuk mendukung komitmen tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mencari emisi minimal pada konstruksi pondasi dangkal yang memenuhi persyaratan ULS dan SLS menggunakan fitur solver pada program Microsoft Excel. Pencarian tersebut dilakukan dengan analisis gate-to-gate dengan batas awal dimulainya penggalian dan batas akhir penimbunan tanah terhadap pondasi dangkal. Nilai emisi yang dipakai pada penelitian ini menggunakan konversi kalori pada pekerja selama proses pengerjaan menjadi CO₂ pada proses metabolism karbohidrat. Analisis yang dilakukan pada penelitian ini melingkupi analisis sensitivitas parameter tanah, pengaruh desain pondasi terhadap emisi, analisis hotspot, dan pengembangan model volume penggalian dengan emisi yang dihasilkan. Analisis sensitivitas parameter tanah dilakukan dengan menggunakan COV dengan kenaikan dan penurunan sebesar 10%  untuk semua parameter dari baseline. Analisis sensitivitas kedua dilakukan peningkatan dan penurunan 50% untuk poissons ratio dan modulus Young serta peningkatan dan penurunan 10% untuk sudut geser dan berat jenis. Observasi pengaruh desain pondasi dangkal terhadap emisi dilakukan dengan variasi terhadap beban, penurunan izin, dan faktor keamanan. Analisis hotspot dilakukan untuk mengetahui letak kontribusi emisi terbesar sehingga dapat dilakukan mitigasi. Pengembangan model pada penelitian ini bertujuan untuk memudahkan estimasi emisi dengan melihat besar volume penggalian. Akan tetapi, model yang dihasilkan memiliki deviasi sebesar 17% pada volume penggalian 6-7 m³.

 

---

As one of the countries participating in the 2016 Paris Agreement, Indonesia must mitigate greenhouse gas emissions in early 2020. Indonesia itself has committed to reduce greenhouse gas emissions by 26% from normal conditions. Trying to support this commitment, this study aims to find minimal emissions in shallow foundation construction that meets the ULS and SLS requirements using the solver feature in the Microsoft Excel program. This research is carried out by using gate-to-gate analysis, started with excavation work and ended with compacted backfill. The emission value used in this study uses the conversion of calories to CO₂ in carbohydrate metabolism. This study covers the analysis of soil parameter sensitivity, the effect of foundation design on emissions, hotspot analysis, and the development of excavation volume interaction with emissions model. Sensitivity analysis of soil parameters was carried out using COV with an increase and decrease of 10% for all parameters from the baseline. The second sensitivity analysis carried out with an increase and decrease of 50% for Poissons ratio and Youngs modulus as well as an increase and decrease of 10% for soil angles and specific gravity. Observation of the effect of shallow foundation design on emissions is done by variations in load, allowed settlement, and safety factors. Hotspot analysis is carried out to find out where the biggest emission contributions are so that mitigation can be done. The development of the model in this study aims to facilitate the estimation of emissions by looking at the volume of excavation. However, the resulting model has a deviation of 17% in the excavation volume of 6-7 m³.

 

"

"[ABSTRAKPersoalan kerusakan lingkungan semakin meningkat dengan terjadinya penurunan luas lahan hutan ke non hutan. Cadangan luas hutan yang semakin terbatas menimbulkan permasalahan dari sisi suplai dan berimplikasi pada peningkatan emisi Gas Rumah Kaca (GRK). Sebagai gambaran, pada tahun 2005 sebesar 62,8% emisi GRK Indonesia dihasilkan dari perubahan penggunaan lahan dan kehutanan (Kementerian Lingkungan Hidup, 2010). Emisi karbon dari perubahan lahan hutan memiliki keterkaitan erat dengan perekonomian (PDB) suatu wilayah. Salah satu model yang sering digunakan untuk menganalisis hubungan indikator kerusakan lingkungan dan indikator ekonomi di suatu wilayah adalah Environmental Kuznets Curve (EKC). Secara umum di 7 (tujuh) wilayah terjadi penurunan emisi karbon dari perubahan penutup lahan pada periode 1997-2013. Wilayah Sumatera adalah wilayah dengan emisi karbon/tahun tertinggi yaitu 148,08 juta ton CO2, selanjutnya wilayah Kalimantan 130,51 juta ton CO2, wilayah Papua sebesar 66,34 juta ton CO2, dan wilayah Sulawesi sebesar 62,97 juta ton CO2. Sedangkan 3 (tiga) wilayah lainnya yaitu wilayah Maluku sebesar 16,21 juta ton CO2, wilayah Jawa sebesar 9,13 juta ton CO2, dan wilayah Bali dan Nusa Tenggara sebesar 5,44 juta ton CO2. Hasil estimasi data panel, hubungan emisi karbon per kapita dari perubahan penutup lahan dan PDRB per kapita di Sumatera, Bali dan Nusa Tenggara, Kalimantan, Sulawesi, dan Papua digambarkan dengan bentuk kurva U yang berarti bahwa emisi karbon per kapita akan terus meningkat seiring dengan peningkatan pendapatan per kapita, sedangkan wilayah Jawa dan Maluku digambarkan dengan bentuk kurva U terbalik sesuai dengan hipotesis EKC yang berarti bahwa setelah mencapai titik balik emisi karbon per kapita akan terus menurun seiring dengan peningkatan pendapatan per kapita.

---

ABSTRACTThe issues of environmental damage increases with changing of forest land to non-forest. Reserve forest area is more limited caused supply side problems and the implications of this is increased of Green House Gas (GHG emissions). As an illustration, in 2005, 62,8% Indonesia's GHG emissions resulting from land-use change and forestry (Ministry of Environment, 2010). Carbon emissions from changes in forest land are closely related to the economy of a region (GDP). One model that is commonly used to analyze the relationship between indicators of environmental damage and economic in a region is the Environmental Kuznets Curve (EKC). Generally in 7 (seven) region, carbon emissions from changes in land cover in the period 1997-2013 is decreased. Sumatra region is the region with carbon emissions/year is 148,08 million tonnes of CO2, Kalimantan 130,51 million tonnes of CO2, Papua is 66,34 million tonnes of CO2, and Sulawesi region is 62,97 million tonnes of CO2. While the 3 (three) other areas, namely the Moluccas with a value of 16,21 million tons CO2, Java is 9,13 million tonnes of CO2, and Bali and Nusa Tenggara region is 5,44 million tons of CO2. Relationship between emissions of carbon per capita from land cover change and GDP per capita in Sumatra, Bali and Nusa Tenggara, Kalimantan, Sulawesi, and Papua described by U curve shape which means that the carbon emissions per capita will continue to increase along with the increase in income per capita, while Java and Maluku depicted the shape of an inverted U curve according to the EKC hypothesis, which means that after reaching a turning point in carbon emissions per capita will continue to decrease with the increase of income per capita., The issues of environmental damage increases with changing of forest land to non-forest. Reserve forest area is more limited caused supply side problems and the implications of this is increased of Green House Gas (GHG emissions). As an illustration, in 2005, 62,8% Indonesia's GHG emissions resulting from land-use change and forestry (Ministry of Environment, 2010). Carbon emissions from changes in forest land are closely related to the economy of a region (GDP). One model that is commonly used to analyze the relationship between indicators of environmental damage and economic in a region is the Environmental Kuznets Curve (EKC). Generally in 7 (seven) region, carbon emissions from changes in land cover in the period 1997-2013 is decreased. Sumatra region is the region with carbon emissions/year is 148,08 million tonnes of CO2, Kalimantan 130,51 million tonnes of CO2, Papua is 66,34 million tonnes of CO2, and Sulawesi region is 62,97 million tonnes of CO2. While the 3 (three) other areas, namely the Moluccas with a value of 16,21 million tons CO2, Java is 9,13 million tonnes of CO2, and Bali and Nusa Tenggara region is 5,44 million tons of CO2. Relationship between emissions of carbon per capita from land cover change and GDP per capita in Sumatra, Bali and Nusa Tenggara, Kalimantan, Sulawesi, and Papua described by U curve shape which means that the carbon emissions per capita will continue to increase along with the increase in income per capita, while Java and Maluku depicted the shape of an inverted U curve according to the EKC hypothesis, which means that after reaching a turning point in carbon emissions per capita will continue to decrease with the increase of income per capita.]"

"ABSTRAKKabupaten Karawang dilewati oleh Jalan Nasional Rute 1 atau yang dikenaldengan nama Jalur Pantai Utara (Pantura). Jalan nasional ini menghubungkan kotabesar seperti DKI Jakarta dan kota-kota besar di Jawa Barat yaitu, Cirebon danBandung dengan Kabupaten Karawang. Hal ini menjadikan jalan nasional diKabupaten Karawang memiliki volume lalu lintas yang tinggi. Dinamika aruskendaraan pada jalan nasional berbanding lurus dengan jumlah karbon yangterdapat pada jalan tersebut. Untuk itu penelitian stok karbon penting untukmengetahui sejauh mana kontribusi jalur hijau jalan yang berada di sepanjang jalannasional ini dalam menyerap gas rumah kaca khususnya CO2. Metode indeksvegetasi digunakan sebagai metode yang efisien untuk mengestimasi nilai stokkarbon. Indeks vegetasi yang memiliki nilai korelasi paling tinggi dengan sampeldi lapangan adalah EVI, sehingga EVI merupakan indeks vegetasi yang cocokuntuk digunakan pada penelitian ini. Hasilnya estimasi nilai stok karbon jalur hijaujalan nasional Kabupaten Karawang sebesar 9.046 ton/ha dan daya serap karbonnyamencapai 33.170 ton/ha. Sementara total rata-rata emisi karbon yang dihasilkanoleh kendaraan yang melewati jalan nasional tersebut mencapai nilai 65.868 ton perharinya. Sebagian besar segmen jalan nasional di Kabupaten Karawang mampumenyerap dengan baik emisi karbon yang dihasilkan oleh kendaraan yang melewatijalan tersebut.

---

ABSTRACTKarawang regency passed by the National Road or Route 1, known as theNorth Shore Line (coast). This national road connects major cities such as Jakartaand major cities in West Java, namely, Cirebon and Bandung with the Karawangregency. This makes the national road in the Karawang regency has a high trafficvolume. The dynamics of the flow of vehicles on national roads is directlyproportional to the amount of carbon contained in the road. For the study of carbonstocks is important to know the extent of the contribution of the green belt road thatis along the national road is to absorb greenhouse gases, especially CO2. Vegetationindex method is used as an efficient method to estimate the carbon stock.Vegetation index that has the highest correlation with the value of the samples inthe field is EVI, so the vegetation index EVI is suitable for use in this study. Theresult is the estimated value of stock-carbon green belt national road Karawangregency of 9.046 tonnes / ha and absorption of carbon reaching 33.170 tonnes / ha.While the average total carbon emissions produced by vehicles passing through thenational road reaches the value of 65.868 tons per day. Most of the national roadsegments in the Karawang regency are able to absorb the carbon emissionsproduced by vehicles passing through the road."

"Kondisi iklim saat ini sudah menjadi permasalahan yang serius dan setiap umat manusia sudah mulai menyadari keadaan tersebut. Banyak upaya telah dilakukan ketika konstruksi dan pengembangan berlangsung. Hal ini juga terjadi di Perpustakaan Fremantle yang baru, dimana keberlanjutan dan nol emisi menjadi tujuan utama dalam merancang gedung ini. Kehadiran perpustakaan baru Fremantle bertujuan untuk menciptakan ruang bagi manusia untuk berinteraksi satu sama lain dan memungkinkan mereka berinteraksi dengan konteks sekitar sehubungan dengan situs yang memungkinkan mereka melakukan aktivitas. Laporan akhir ini akan membahas strategi dan pendekatan untuk mencapai nilai-nilai tersebut. Memaksimalkan sumber dan energi berbasis lokal diharapkan menjadi langkah pertama untuk mengurangi jejak karbon yang dihasilkan selama dan setelah konstruksi. Beberapa pertimbangan dan revisi desain telah dilakukan dalam menyelesaikan proyek ini untuk memastikan bahwa gedung ini akan bekerja secara efisien dengan tetap selaras dengan maksud inti mengapa gedung ini perlu dibangun.

---

The current climate condition has become a serious issue, and every human being has started to become aware of this situation. Much effort has been made when construction and development took place. This also happened in the new Fremantle Library, where sustainability and zero emission were the core intentions when designing this building. The presence of the new Fremantle library aims to create space for humans to interact with each other and enable them to interact with the surrounding context with respect to the site that allows them to do their activities. This final report will discuss the strategy and approach to achieving those values. Maximising locally based sources and energies is hoped to be the first step to lessening the carbon footprint produced during and after construction. Several considerations and design revisions have been done in completing this project to ensure that this building will work efficiently while still aligning with the core intention of why this building is necessary to be built. "

"Konsumsi rumah tangga memberikan kontribusi sebesar 72% terhadap emisi GRK global sehingga diperlukan upaya pengendalian, salah satunya melalui studi jejak karbon rumah tangga. Penelitian yang dilakukan di Kecamatan Kelapa Gading ini bertujuan untuk menghitung rata-rata jejak karbon rumah tangga di Kecamatan Kelapa Gading, mengidentifikasi aktivitas dan faktor yang mempengaruhi jejak karbon rumah tangga tersebut, serta memberikan rekomendasi pengendalian jejak karbon rumah tangga. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan kalkulator Carbon Footprint Ltd. yang memperhitungkan aktivitas konsumsi energi, transportasi, serta konsumsi barang dan jasa. Pengumpulan data dilakukan secara random-purposive sampling menggunakan kuesioner dimana data kemudian dianalisis secara statistik deskriptif dan regresi linear berganda. Penelitian dilakukan selama masa pandemi COVID-9 dengan pemberlakuan kebijakan PPKM tingkat 3. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh rata-rata jejak karbon rumah tangga di Kecamatan Kelapa Gading sebesar 1,77 MT CO2e per rumah tangga per bulan dengan dominasi oleh sektor energi (0,71 MT CO2e per rumah tangga per bulan) diikuti oleh sektor konsumsi barang dan jasa (0,66 MT CO2e per rumah tangga per bulan) serta transportasi (0,4 MT CO2e per rumah tangga per bulan). Jejak karbon rumah tangga tersebut dipengaruhi oleh beberapa faktor, antara lain penghasilan keluarga (r = 0,54 ; Sig = 3,45 x 10-9), ukuran keluarga (r = 0,31 ; Sig = 0,02), dan pola makan (r = 0,37 ; Sig = 0,01). Penghasilan keluarga menunjukkan korelasi yang sedang (r = 0,54) terhadap jejak karbon rumah tangga sementara ukuran keluarga (r = 0,31) dan pola makan (r = 0,37) menunjukkan korelasi yang rendah terhadap jejak karbon rumah tangga. Beberapa rekomendasi pengendalian jejak karbon rumah tangga yang ditawarkan antara lain pembuatan kebijakan konsumsi energi, optimasi penggunaan sumber energi terbarukan, konsumsi ekoefisien, serta perubahan gaya hidup rumah tangga yang intensif karbon.

---

Household consumption contributes 72% to global GHG emissions. Thus, control efforts are needed, one of which is through a household carbon footprint study. This research, which was conducted in Kelapa Gading District, aims to calculate the average household carbon footprint in Kelapa Gading District, identify activities and factors that affect the household's carbon footprint, and provide recommendations for controlling the household carbon footprint. Calculations were made using a calculator from Carbon Footprint Ltd. which takes into account the energy consumption, transportation, and consumption of goods and services activities. Data was collected using a random-purposively using questionnaire where the data were then analyzed using descriptive statistics and multiple linear regression. The study was conducted during the COVID-9 pandemic with the implementation of the PPKM level 3 policy. Based on the results of the study, the average household carbon footprint in Kelapa Gading District was 1.77 MT CO2e per household per month with the dominance of the energy sector (0 ,71 MT CO2e per household per month) followed by the consumption of goods and services sector (0.66 MT CO2e per household per month) and transportation (0.4 MT CO2e per household per month). The household's carbon footprint was influenced by several factors, including household income (r = 0.54 ; Sig = 3.45 x 10-9), household size (r = 0.31 ; Sig = 0.02), and diet (r = 0.37 ; Sig = 0.01). Household income showed a moderate correlation (r = 0,54) to the household carbon footprint while household size (r = 0,31) and diet (r = 0,37) showed a low correlation to the household carbon footprint. Several recommendations for controlling household carbon footprints were offered, including making energy consumption policies, optimizing the use of renewable energy sources, eco-efficient consumption, and changing carbon-intensive household lifestyles."

"The negative externalities of carbon emissions have becomeglobal problems requiring public-private collaboration forsuccessful intervention. Based on the Copenhagen ClimateChange Conference, to reduce carbon emissions by 26% fromBAU (business as usual), one of policies that might beimplemented is the carbon tax. By pragmatically analyzing theexperiences of countries that have successfully implemented acarbon tax, it is expected that an ideal formulation andmechanism of carbon tax for Indonesia can be developed. Thelimitation of such studies are the behavioral effect of thereadiness of Indonesian society to implement carbon tax and acomprehensive calculation on the proposed carbon tax rates.The results of study showed that the carbon tax could beimplemented in Indonesia. The ideal formulation of carbon taxbeing used as a reference in determining policies to address thenegative externalities of carbon emissions and global warming.Eksternalitas negatif emisi karbon merupakan permasalahanglobal yang penanganannya memerlukan kehadiranintervensi pemerintah. Sesuai dengan komitmen pemerintahdalam Konferensi Perubahan Iklim Kopenhagen untukmenurunkan emisi karbon sebesar 26% dari BAU (business asusual), maka salah satu kebijakan yang dapat digunakanadalah carbon tax. Menggunakan metode practical approachpada negara-negara yang telah berhasil menerapkan carbontax diharapkan terdapat rumusan carbon tax yang ideal sertamekanisme dapat diterapkannya carbon tax di Indonesia.Keterbatasan area penelitian yang perlu diteliti lebihmendalam adalah mengenai behavioral effect kesiapanmasyarakat Indonesia atas penerapan carbon tax, sertaperhitungan yang komprehensif atas usulan tarif pajak. Hasildari penelitian menunjukkan bahwa carbon tax dapatditerapkan di Indonesia. Rumusan ideal carbon tax dapatdigunakan sebagai referensi dalam penentuan kebijakanuntuk mengatasi eksternalitas negatif emisi karbon sertaglobal warming."

"Dalam beberapa dekade terakhir, isu lingkungan terkait pemanasan global menjadi pusat perhatian. Pemanasan global menyebabkan terjadinya perubahan iklim karena adanya peningkatan gas rumah kaca yang terjadi akibat penumpukan karbon yang terakumulasi di atmosfer. Peran vegetasi sebagai penyerap karbon menjadi salah satu bagian penting untuk mengurangi gas rumah kaca di atmosfer dalam rangka mengatasi pemanasan global. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan dan menganalisis persebaran spasial stok karbon di wilayah Bali Bagian Selatan serta menganalisis hubungan tutupan lahan dengan kerapatan vegetasi terhadap stok karbonnya. Estimasi stok karbon dilakukan dengan membuat model regresi antara nilai stok karbon aktual dengan nilai piksel hasil transformasi indeks vegetasi NDVI pada citra yang diperoleh dari pengolahan citra satelit Sentinel 2-A. Model regresi terbaik akan digunakan untuk mengestimasi persebaran stok karbon di Bali Bagian Selatan. Hubungan nilai stok karbon terhadap tutupan lahan dilakukan menggunakan analisis overlay untuk melihat hubungan kedua variabel tersebut. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sebagian besar wilayah Bali Bagian Selatan persebaran stok karbon di Bali Bagian Selatan tahun 2015 dan 2021 memiliki stok karbon yang cenderung meningkat. Hubungan tutupan lahan dan stok karbon menunjukkan bahwa perubahan tutupan lahan berdampak pada perubahan nilai stok karbon di Bali Bagian Selatan.

---

Global warming causes climate change due to an increase in greenhouse gases that occur because of the accumulation of carbon that accumulates in the atmosphere. The role of vegetation as a carbon sink is an essential part of reducing greenhouse gases in the atmosphere to overcome global warming. This study aims to map and analyze the spatial distribution of carbon stocks in Southern Bali and analyze the relationship between land cover and vegetation density on carbon stocks. Carbon stock estimation is performed by creating a regression model between the actual carbon stock value and the pixel value resulting from the transformation of the vegetation index (NDVI) obtained from processing Sentinel 2-A satellite imagery. The best regression model will be used to estimate the distribution of carbon stocks in Southern Bali. The relationship between the change of carbon stock value and land cover change was carried out using overlay analysis to see the relationship between the two variables. The results showed that the distribution of carbon stocks in Southern Bali tends to increase. Land cover change has an impact to the change of carbon stock value in Southern Bali."

"Mangrove memiliki kemampuan menyimpan dan menyerap karbon dalam biomassa hidup maupun mati, dan sedimen. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui besarnya produktivitas serasah, besar serasah yang dilepas ke perairan, laju dekomposisi serasah, potensi karbon yang dapat diserap dan disimpan oleh hutan mangrove Pulau Rambut. Penelitian dilakukan dari bulan September-November 2020 dan Maret-Juni 2021. Metode pengambilan data terkait komposisi vegetasi dan stok karbon menggunakan purposive sampling dan dihitung dengan persamaan allometrik. Produktivitas serasah dan laju dekomposisi diukur selama 42 hari dengan pengamatan setiap 2 minggu sekali. Serasah yang dilepas ke perairan diukur dengan menyaring serasah ketika air laut surut. Karbon pada sedimen diukur dengan mengambil sedimen pada kedalaman 0—30 cm. Vegetasi pohon dan pancang didominasi oleh Rhizophora mucronata dan semai oleh Excoecaria agallocha. Stok karbon dan serapan karbon pada hutan mangrove Pulau Rambut sebesar 278,60 ton/ha dan 951,41 ton/ha. Stok karbon pada sedimen sebesar 19,36 ton/ha. Besarnya produktivitas serasah dan potensi karbonnya sebesar 2,741 g/m2/hari dan 9,72 g/m2/hari. Laju dekomposisi paling cepat diraih oleh Rhizophora mucronata yaitu 0,191 g/hari. Besar serasah yang dilepas ke perairan adalah 21,27 g/m3/hari dengan kandungan karbon sebesar 50,82%.

---

Mangroves have the ability to store and absorb carbon in living and dead biomass, and sediments. This study aims to determine the amount of litter productivity, the amount of litter released into the waters, the rate of litter decomposition, the potential for carbon that can be absorbed and stored by the Rambut Island mangrove forest. The research was conducted from September-November 2020 and March-June 2021. Methods of collecting data related to the composition of vegetation and carbon stock using purposive sampling and calculated by allometric equations. Litter productivity and decomposition rate were measured for 42 days with observations every 2 weeks. Litter released into the waters is measured by filtering litter when the sea water recedes. Carbon in the sediment was measured by taking sediment at a depth of 0-30 cm. Tree vegetation and saplings were dominated by Rhizophora mucronata and seedlings by Excoecaria agallocha. Carbon stock and carbon sequestration in Rambut Island mangrove forest were 278.60 tons/ha and 951.41 tons/ha, respectively. Carbon stock in sediment is 19.36 ton/ha. The amount of litter productivity and carbon potential are 2.741 g/m2/day and 9.72 g/m2/day. The fastest decomposition rate was achieved by Rhizophora mucronata, which was 0.191 g/day. The amount of litter released into the waters is 21.27 g/m3/day with a carbon content of 50.82%."

"Kebakaran merupakan salah satu penghasil gas karbon monoksida (CO) terbesar di udara. Menurut National Bureau of Standard USA, penyebab korban jiwa terbesar pada kebakaran adalah menghirup asap hasil kebakaran (smoke inhalation) sebesar 74%, tersengat panas sebesar 18%, dan penyebab lain sebesar 8%. Penelitian ini dilakukan untuk mengurangi kadar CO dan menjernihkan asap kebakaran menggunakan zeolit alam Lampung termodifikasi TiO2. Hasil uji XRF menunjukkan rasio Si/Al meningkat dari 5,02 menjadi 13,29 setelah aktivasi, sedangkan hasil uji BET menunjukkan luas permukaan meningkat dari 33,85 m2/g menjadi 37,75 m2/g untuk zeolit alam Lampung 400 mesh, 40,06 m2/g untuk zeolit alam Lampung 400 nm, dan 44,41 m2/g untuk zeolit alam Lampung termodifikasi TiO2. Zeolit alam Lampung termodifikasi TiO2 ukuran 400 nm dengan massa 3 gram memiliki kapasitas adsorpsi CO paling tinggi (3,67 %) dan rasio t10 penjernihan asap paling baik yaitu 0,45, 0,45, dan 0,48.

---

Fire is one of the biggest producer carbon monoxide (CO) gas in the air. According to the National Bureau of Standard USA, the largest cause of fatalities in fire is smoke inhalation 74 %, heat stock of 18 %, and other cause 8 %. The research was done to reduce CO levels and smoke clearing fire using Lampung natural zeolite modified TiO2. XRF test results showed the ratio of Si/Al increases from 5,02 to 13,29 after activation, while test results showed the BET surface area increased from 33,85 m2/g to 37,75 m2/g for Lampung natural zeolite 400 mesh, 40,06 m2/g for Lampung natural zeolite 400 nm, and 44,41 m2/g for Lampung natural zeolite modified TiO2. Lampung natural zeolite modified TiO2 400 nm size with a mass 3 grams having the highest CO adsorption capacity (3,67 %) and the best ratio t10 smoke purification that has a value of 0.45, 0.45, dan 0.48. "