Judul: Pemodelan Perubahan Penutupan/Penggunaan Lahan dengan Pendekatan Artificial Neural Network dan Logistic Regression (Studi Kasus: DAS Citarum, Jawa Barat)
Abstrak: Perubahan penutupan/penggunaan lahan terjadi atau sedang terjadi karena banyak faktor. Perubahan penutupan/penggunaan lahan dapat berakibat positif dan berakibat negatif. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perubahan penggunaan lahan yang terjadi di DAS Citarum dari tahun 2000 sampai 2010 dan memodelkan perubahan penutupan/penggunaan lahan dengan pendekatan Artificial Neural Network (ANN) dan Logistic Regression (Logit). Selama periode ini, penutupan lahan yang mengalami penurunan antara lain hutan primer (12.364 ha), hutan sekunder (15.641 ha), sawah (31.873 ha), tambak (2105 ha), dan kebun teh (31 ha) sedangkan yang mengalami penambahan luas antara lain agroforestri (1.819 ha), pertanian (6.670 ha), permukiman pedesaan (41.574 ha), permukiman perkotaan (1.559 ha), tanaman hortikultur (10.308 ha), dan rumput (39 ha).Kedua model pendekatan ANN dan Logit dapat memprediksi penutupan/penggunaan lahan tahun 2012 dengan nilai Kappa yang sangat baik, yaitu 0,962 untuk ANN dan 0,964 untuk Logit.
Keyword: Pemodelan perubahan pentupan/penggunaan lahan, Artificial Neural Networks, Logistic Regression

Judul: Land Use Change Modelling using Artificial Neural Network (A Case Study of Bengkalis District, Riau Province).
Abstrak: Perubahan penggunaan lahan merupakan semua bentuk intervensi (campur tangan) manusia terhadap lahan dalam rangka memenuhi kebutuhan hidup baik materiil maupun spiritual. Perubahan tersebut akan terus berlangsung sejalan dengan meningkatnya jumlah dan aktifitas penduduk dalam menjalankan kehidupan ekonomi, sosial dan budaya. Sebagian besar penelitian untuk menganalisis perubahan penggunaan lahan ke depan didasarkan pada penggunaan suatu model. Pemodelan perubahan penggunaan lahan merupakan suatu metode atau pendekatan yang dapat digunakan untuk memahami penyebab dan dampak yang ditimbulkan dari perubahan yang bersifat dinamis tersebut. Metode Artificial Neural Network (ANN) digunakan dalam penelitian ini untuk menentukan lokasi atau daerah mana saja dari penggunaan lahan hutan dan semak belukar yang berpotensi berubah menjadi perkebunan serta menguji kemampuan prediksi yang akan dihasilkan model. Penelitian ini bertujuan (1) memprediksi penggunaan lahan dan perubahan penggunaan lahan di Kabupaten Bengkalis pada tahun 2000, 2003, 2006 dan 2009, (2) membangun model perubahan penggunaan lahan dengan metode ANN dan (3) proyeksi penggunaan lahan Kabupaten Bengkalis tahun 2018. Penggunaan lahan terbesar di Kabupaten Bengkalis adalah perkebunan dan hutan sekunder. Luas perkebunan mencapai 403.770 ha (48%) pada tahun 2009, sedangkan hutan sekunder memiliki luas 152.700 ha (18%). Pada periode 2000-2003 hutan primer mengalami penurunan luas cukup besar yaitu 210.480 ha. Hutan tanaman dan perkebunan meningkat sebesar 70.040 ha dan 16.100 ha pada periode 2003-2006. Pada periode 2006-2009 hutan sekunder mengalami penurunan luas sangat drastis (167.470 ha) sementara perkebunan dan pertanian luasnya bertambah cukup signifikan berturut-turut 161.650 ha dan 48.190 ha. Hasil pemodelan dengan ANN menunjukkan hasil akurasi yang cukup baik dengan rata-rata 85%. Terlihat bahwa peluang hutan dan semak belukar untuk berubah menjadi perkebunan cukup tinggi, bahkan mencapai nilai 0,99. Proyeksi penggunaan lahan dengan Markov Chain menunjukkan bahwa pada tahun 2018 perkebunan mendominasi hampir 58% dari total luas wilayah di Kabupaten Bengkalis.
Keyword: 

Judul: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity