Judul: Analysis of Mango (Mangifera indica L.,) Crop Suitability Using Maximum Entropy Spatial Distribution Model in Indramayu Regency.
Abstrak: Kabupaten Indramayu secara konsisten menjadi daerah penghasil mangga terbesar di Jawa Barat. Bahwa budidaya mangga menghadapi tantangan peningkatan suhu dan perubahan pola curah hujan di masa depan. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi kondisi kesesuaian iklim tanaman mangga di Kabupaten Indramayu saat ini maupun proyeksi tahun 2050 dengan menggunakan pendekatan Maximum Entropy umumnya digunakan untuk pemodelan distribusi spasial suatu spesies. Data kejadian yang digunakan dalam penelitian ini adalah titik koordinat lokasi kebun mangga dipilih berdasarkan tumpang susun agroklimat. Data lingkungan yang digunakan dalam penelitian ini adalah data iklim dari worldclim baik data saat ini maupun data proyeksi. ArcGIS digunakan untuk memvisualisasikan peta kesesuaian iklim keluaran model. Hasil proyeksi pada model memperlihatkan bahwa perubahan iklim mempengaruhi kesesuaian lahan. Distribusi spasial tanaman mangga pada penelitian ini dipengaruhi oleh curah hujan bulan basah. Luas lahan sangat sesuai model iklim CMCC-ESM2 berkurang 63,5% untuk skenario perubahan iklim SSP 245 dan SSP 585 luas lahan sangat sesuai tidak ada. Berbeda hal dengan model iklim HadGEM3-GC31-LL kelas sesuai bertambah 3% untuk SSP 245 dan 15% untuk SSP 585. Kesesuaian iklim mangga diharapkan menjadi salah satu strategi dalam memaksimalkan lahan di Indramayu., Indramayu Regency has consistently been the largest mango-producing region in West Java. Mango cultivation faces the challenge of increasing temperatures and changing rainfall patterns in the future. This study aims to identify the current and projected climatic suitability conditions of mango plants in Indramayu Regency in 2050 using the Maximum Entropy approach commonly used for modeling the spatial distribution of a species. The event data in this study are the coordinate points of mango orchards selected based on agroclimatic overlay. The environmental data used in this study is climate data from Worldclim, both current and projected. ArcGIS to visualize the climate suitability map from the model output. Model projection results show climate change affects land suitability. The spatial distribution of mango plants in this study is influenced by wet month rainfall. The area of highly suitable land in the CMCC-ESM2 climate model is reduced by 63.5% for climate change scenarios SSP 245 and SSP 585, where the area of highly suitable land does not exist. Unlike the HadGEM3-GC31-LL climate model, the appropriate class increased by 3% for SSP 245 and 15% for SSP 585. Mango climate suitability is expected to be one of the strategies for maximizing land in Indramayu
Keyword: Indramayu, Agroklimat, Iklim, Mangga, SSP

Judul: Permodelan Spasial Dinamis Perubahan Hutan Mangrove dan Strategi Rehabilitasinya di Kabupaten Indramayu Jawa Barat
Abstrak: Peningkatan kebutuhan lahan di Kabupaten Indramayu terutama kebutuhan lahan tambak dan permukiman mengakibarkan tingginya deforestasi mangrove di sepanjang garis pantai Kabupaten Indramayu. Pada tahun 1980 an masyarakat berbondong-bondong membuka lahan untuk kawasan budidaya tambak sehingga banyak kawasan mangrove dikonversi menjadi lahan budidaya tambak, dan peruntukan lainnya, misalnya untuk pemukiman, sawah, dan lainnya yang mengakibatkan lahan mangrove di Kabupaten Indramayu terus mengalami penurunan (Ditjen Perikanan, 1991). Berdasarkan data Dinas Perikanan dan Kelautan Kabupaten Indramayu (2012) Kabupaten Indramayu termasuk salah satu wilayah yang memiliki tingkat kerusakan hutan mangrove terparah di Jawa Barat. Dari 17.782 ha hutan, 50% diantaranya tergolong tergolong rusak berat. Oleh karena itu, sebagian besar daerah pantai Indramayu terkena abrasi dengan kecepatan 9-10 m per tahun. Sekitar 8.233 ha lahan yang tercakup dalam 8 kecamatan di kategorikan sebagai kritis. Penelitian ini bertujuan untuk (1) Menganalisis perubahan mangrove di Kabupaten Indramayu tahun 1989 sampai dengan 2015 (2) Menganalisis faktor yang mempengaruhi peluang terjadinya perubahan mangrove di Kabupaten Indramayu. (3) Menganalisis tingkat partisipasi dan kesesuaian lahan untuk mangrove di Kabupaten Indramayu (4) Menyusun permodelan spasial dinamis peluang deforestasi mangrove di Kabupaten Indramayu pada tahun 2031 (5) Menyusun Arahan Rencana dan Strategi rehabilitasi mangrove di Kabupaten Indramayu. Metode pengumpulan data dalam penelitian ini, untuk deforestasi mangrove diawali dengan mengunduh citra landsat dari http://glovis.usgs.gov/. kemudian dilakukan analisis untuk mengetahui luasan mangrove pada tahun 1989, 2002, dan 2015, untuk analisis prediksi peluang deforestasi mangrove dilakukan dengan menggunakan analisis regresi logistik biner, dari persamaan regresi yang diperoleh disubstitusikan dengan variabel bebas yang mempengaruhi deforestasi mangrove. Untuk analisis kesesuaian lahan untuk mangrove menggunakan parameter fisik, antara lain salinitas, tekstur tanah, kecepatan arus, gelombang, kandungan organik tanah, dan interaksi lahan dengan arus laut. Hasil penelitian menunjukan bahwa mangrove di Kabupaten Indramayu tahun 1989 sampai dengan tahun 2015 telah mengalami penurunan sebesar 2.345.02 ha. Dari sebelas kecamatan yang terdapat mangrove berada seluruhnya telah mengalami deforestasi. Namun deforestasi terparah periode 1989-2015 adalah pada Kecamatan Cantigi. Berdasarkan hasil analisi regresi logistik biner faktor-faktor yang mempengaruhi peluang perubahan mangrove di Kabupaten Indramayu adalah variabel kepadatan penduduk dan luas silvofishery. Model spasial deforestasi mangrove diperoleh dari persamaan Logit (p) = (- 0.341) + 3.630 (x1) – 0.002 (x2) + 0.001 (x3) – 0.001 (x4) – 0.003 (x5). Validasi dilakukan dengan membandingkan peta prediksi peluang deforestasi mangrove pada tahun 2015 hasil model dengan peta deforestasi mangrove aktual tahun 2015. Perbandingan hasil model prediksi peluang deforestasi mangrove tahun 2015 dengan peta aktual deforestasi mangrove tahun 2015. Uji validasi dilakukan dengan menggunakan Overal Kappa, dari hasil uji validasi tersebut dihasikan nilai Overral Kappa (K Standar) sebesar 81.2% (baik). Untuk membuat model prediksi peluang deforestasi mangrove dilakukan dengan menerapkan beberapa skenario, skenario 1 dilakukan dengan hanya merubah variabel kepadatan penduduk yang disesuaikan dengan prediksi jumlah penduduk pada tahun 2031 dan variabel lain tetap, skenario 2 dilakukan dengan merubah variabel kepadatan penduduk yang disesuaikan dengan prediksi jumlah penduduk pada tahun 2031 dan variabel luas silvofishery disesuaikan dengan prediksi luas silvofishery tahun berdasarkan trand peningkatan luas pada tahun 1989,2002, dan 2015. Skenario 3 dilakukan dengan merubah variabel kepadatan penduduk yang disesuaikan dengan prediksi jumlah penduduk pada tahun 2031 dan variabel luas
Keyword: Deforestasi mangrove, Indramayu, permodelan spasial, strategi rehabilitasi

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: