Judul: Optimasi Penggunaan Lahan Pertanian di Kawasan Penyangga Jembatan Suramadu sisi Madura
Abstrak: Pembangunan merupakan proses perubahan untuk meningkatkan taraf hidup manusia, yang tidak terlepas dari aktivitas pemanfaatan dan pengelolaan sumberdaya alam. Perubahan-perubahan yang terjadi tentunya akan memberikan pengaruh terhadap kondisi sumberdaya alam. Tantangan yang dihadapi dalam upaya pengelolaan sumberdaya alam adalah menciptakan dan mempertahankan keseimbangan antara pemenuhan kebutuhan hidup manusia dan keberlanjutan. Keberlanjutan pemanfaatan sumberdaya alam diartikan sebagai proses untuk menciptakan keseimbangan pemanfaatan dan pelestarian sumberdaya alam, sehingga dapat memenuhi kebutuhan generasi sekarang tanpa mengorbankan kebutuhan generasi yang akan datang. Pengembangan wilayah di kawasan penyangga Jembatan Suramadu ini dihadapkan pada keterbatasan sumberdaya lahan untuk penggunaan pertanian. Salah satu faktor yang berpengaruh terhadap upaya pengembangan pertanian adalah ketersediaan sumberdaya air, karena air merupakan unsur penting bagi pertumbuhan tanaman. Dalam upaya pengelolaan sumberdaya lahan yang dapat menjamin manfaat ekonomi dan menjamin kelestarian sumberdaya lahan dan lingkungan di kawasan Jembatan Suramadu, maka dibutuhkan suatu model Optimasi Penggunaan Lahan Pertanian di pengelolaan kawasan yang dilakukan secara terintegrasi. Aplikasi Optimasi Penggunaan Lahan Pertanian di dengan sasaran dan tujuan ganda ini dapat dilakukan dengan optimalisasi dengan menggunakan model tujuan ganda (Linear goal programming). Wilayah penelitian memiliki luas 30.728,67 ha, mencakup 7 Kecamatan (Kecamatan Labang, Kecamatan Kwanyar, Kecamatan Tragah, Kecamatan Kamal, Kecamatan Socah, Kecamatan Bangkalan, Kecamatan Burneh). Perumusan model optimasi penggunaan lahan disusun untuk mencapai 4 sasaran, (1) kebutuhan air tanaman ditekan seminimal mungkin sedemikian rupa sehingga sama dengan atau lebih kecil dari air tersedia, (2) produksi padi mencukupi kebutuhan pangan akan beras, (3) pendapatan usahatani yang diperoleh dapat kehidupan yang layak, dan (4) landrent sama dengan atau lebih besar dari target. Unit penelitian adalah satuan lahan homogen. Pengolahan dan analisis data menggunakan metode location quetien, metode matching, dan analisis usahatani. Penyelesaian analisis kesesuaian lahan menggunakan software ArcGIS 9.3, kebutuhan air tanaman menggunakan Cropwat for Windows 8.0, sedangkan untuk penyelesaian model optimasi menggunakan software General Algeraic Modelling System (GAMS) dan ArcGIS 9.3. Penggunaan lahan pada pola tanam aktual memberikan kebutuhan air tanaman sebesar 136,40 juta m3, pendapatan usahatani Rp. 9.557.870, landrent Rp. 956, dan produksi padi sebesar 74.679 ton. Pola penggunaan lahan optimal dari delapan skenario menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan...dst
Keyword: tipe penggunaan lahan, pola tanam, topografi, usahatani, jenis tanah

Judul: Spatial and Dynamic Model of Sustainable Rice Land Availability in Majalengka Regency
Abstrak: Perubahan penggunaan lahan untuk pertanian merupakan dampak dari pertumbuhan penduduk, yakni lahan pertanian berubah menjadi lahan lahan terbangun. Di Jawa Barat, hal ini terjadi terutama di sekitar kota-kota besar seperti Bandung, Cirebon, Garut dan beberapa kota lain. Hingga tahun 2023, pertumbuhan penduduk di Kabupaten Majalengka tercatat mencapai 1,34% per tahun ada periode 2011 sampai 2021, sedangkan luas lahan yang tersedia relatif tetap. Salah satu area di Jawa Barat yang dikembangkan sebagai Kawasan Ekonomi Khusus (KEK) adalah Rebana (Cirebon–Patimban–Kertajati). Area pengembangan ini sebagian besar terdiri atas daerah utara Jawa Barat seperti Subang, Majalengka, Cirebon, Indramayu, Kuningan, dan Sumedang. Pembentukan KEK seringkali melibatkan konversi lahan pertanian. Pengembangan KEK dapat menyebabkan lahan pertanian terkonversi menjadi area industri, infrastruktur, atau kawasan perkotaan. Sebaliknya, KEK yang direncanakan dengan baik dapat mendorong inisiatif pertanian berkelanjutan. Hal ini dapat mencakup peningkatan produktivitas pertanian, diversifikasi tanaman, atau perencanaan penggunaan lahan kedepan. Oleh karena itu, dalam penerapan dan pengembangan KEK, efeknya terhadap lingkungan dan keberlanjutan lahan pertanian penting untuk dipertimbangkan. Tujuan utama studi ini adalah untuk arahan penetapan lahan sawah berkelanjutan di kabupaten majalengka dengan model spasial dan dinamik. Untuk mencapai tujuan utama penelitian, beberapa tujuan harus dicapai, diantaranya: (i); perubahan tutupan/penggunaan lahan di Kabupaten Majalengka serta faktor-faktor yang mempengaruhi, pada periode 2011-2021 (ii); mendelineasi dan menganalisis lahan yang sesuai dan tersedia untuk padi sawah (iii); mengkategorikan struktur landskap dan ketertarikanya terhadap perubahan di Kabupaten Majalengka (iv); mengkategorikan prioritas pelindungan lahan sawah yang berkelanjutan (v); membangun model spasial proyeksi ketersediaan pangan dan kebutuhan lahan sawah di Kabupaten Majalengka pada tahun 2045 dan (vi); merancang model dinamik ketersediaan pangan beras dan kebutuhan lahan sawah di Kabupaten Majalengka pada tahun 2045. Untuk membuat proyeksi penggunaan lahan di masa mendatang dinamika perubahan penggunaan/tutupan lahan dari waktu ke waktu dapat digunakan sebagai parameter yang dimasukkan ke dalam model. Dalam penelitian ini, analisis penggunaan/tutupan lahan dilakukan dengan perangkat lunak Google Earth Engine (GEE) dengan citra Sentinel-2A selama sepuluh tahun (2011-2021) dengan menggunakan machine learning dengan pendekatan random forest dengan analisa Normalized Difference Built-Up Index (NDBI), Normalized Difference Water Index (NDWI) dan peta lahan baku sawah untuk menghasilkan peta tutupan/penggunaan lahan. Metode Multi Criteria Evaluation (MCE) berbasis GIS digunakan untuk menghasilkan analisis kesesuaian lahan dan ketersediaan lahan wilayah penelitian. Pengkategorian persil lahan sawah terhadap ketertarikan terkonversi dianalisis dengan menghitung ketertarikan suatu lahan (attractiveness) secara kuantitatif terhadap jumlah penduduk. Persil lahan sawah dikaitkan dengan ketertarikan dengan fasilitas umum di sekitarnya (point of interest). Selanjutnya, dilakukan pemodelan lahan yang dapat digunakan sebagai kandidat untuk lahan pertanian pangan berkelanjutan dengan menggunakan algoritma cellular automata, menggunakan perangkat lunak LanduseSim v 2.3.1. Proyeksi ketersediaan pangan di masa mendatang lakukan dengan menggunakan perangkat lunak Powersim 10. Peta hasil klasifikasi tutupan lahan menggunakan algoritma smile-random forest yang di kombinasikan dengan analisa NDBI dan NDWI pada platform GEE menghasilkan nilai overall accuracy sebesar 98,81% dan kappa sebesar 95,91%,. Penggunaan lahan sawah mempunyai proporsi terbesar di antara delapan kelas penggunaan lahan lainnya, yaitu 44,95 % dari keseluruhan luas wilayah. Penggunaan lahan ladang memiliki luas dengan persentase 33,09 %, kebun campuran 32,41 %, semak belukar 1,15 %, hutan 6,69 %, permukiman 14,22 %, badan air 1,64 %,
Keyword: Google Earth Engine, multikriteria, Cellular Automata, ketertarikan lahan, sistem dinamis

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: