Judul: Analisis Geospasial Potensi Cadangan Lahan Pertanian untuk Mendukung Penguatan Ketahanan Pangan Nasional
Abstrak: Saat ini lahan pertanian menghadapi tantangan besar terkait konversi lahan ke non pertanian sekitar 96.500 ha/tahun, perubahan iklim global, pelandaian produktivitas khususnya di lahan sawah, dan fragmentasi lahan pertanian yang meningkatkan jumlah petani gurem. Di sisi lain, kebutuhan pangan diprediksi akan terus meningkat seiring dengan peningkatan jumlah penduduk, yang akan mencapai 320 juta jiwa pada tahun 2045. Peningkatan jumlah penduduk tersebut, mengakibatkan semakin besarnya kebutuhan lahan, tidak hanya untuk memenuhi kebutuhan pangan, tetapi juga untuk mendukung sub sektor pertanian lainnya, serta sektor non pertanian seperti untuk kawasan pemukiman dan industri. Kebutuhan lahan untuk perluasan pembangunan tersebut untuk (1) menggantikan lahan pertanian yang terkonversi, (2) memenuhi kebutuhan pangan akibat peningkatkan penduduk sebesar 3,5 juta jiwa/tahun, (3) memperluas area produksi komoditas non pangan, (4) serta mendukung pengembangan sektor lainnya. Tanpa langkah-langkah strategis untuk mengatasi masalah tersebut, penurunan produksi berpotensi mengancam ketahanan pangan nasional. Oleh karena itu, berbagai upaya diperlukan melalui langkah-langkah strategis, melalui intensifikasi dan diversifikasi, dan tidak menutup kemungkinan diperlukan ekstensifikasi. Jika ekstensifikasi menjadi alternatif untuk peningkatan produksi, maka perlu dicari lokasi, sebaran, dan luasan di setiap agroekosistem. Salah satu alternatif lokasi yang dapat dimanfaatkan untuk ekstensifikasi adalah lahan tidur (abandoned land). Lahan tidur adalah lahan yang belum dimanfaatkan untuk kegiatan apa pun berupa hutan sekunder, semak belukar, padang rumput dan lahan terbuka, baik yang berada di lahan rawa maupun di lahan kering. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan: (1) menganalisis secara geospasial lahan tidur dan potensi cadangan lahannya pada tingkat nasional, (2) mengidentifikasi lahan tidur secara visual dari citra satelit dan analisis geospasial potensi cadangan lahannya pada tingkat kabupaten/kota skala 1:50.000, dan (3) menganalisis neraca kapasitas produksi, kebutuhan pangan dan lahan, serta cadangan lahannya untuk penguatan ketahanan pangan nasional menjelang tahun 2045. Pada tingkat nasional (tujuan 1), identifikasi lahan tidur diperoleh dari peta tutupan lahan (KLHK), dengan jenis tutupan hutan sekunder, semak belukar, padang rumput, dan lahan terbuka. Selanjutnya lahan tidur dikelaskan berdasarkan agroekosistem, penilaian kesesuaian lahan dari aspek biofisik dan aspek legal dengan pendekatan geospasial. Data pendukung berupa basis data tanah dan iklim, peta rawa, peta gambut (bersumber dari Kementan) digunakan untuk menentukan tipe agroekosistemnya. Analisis selanjutnya adalah penilaian kesesuaian lahan secara biofisik (data Kementan), legal pengusahaan/kepemilikan lahan (data BPN) dan status kawasan hutan (data KLHK), sehingga diperoleh sebaran lahan tidur yang sesuai ditinjau dari aspek biofisik dan aspek legal sebagai indikasi cadangan lahan. Lahan tidur yang potensial menjadi cadangan lahan adalah yang berada di areal penggunaan lain (APL), hutan produksi konversi (HPK), dan hutan produksi (HP), sesuai peraturan yang berlaku.
Keyword: geospatial analysis, abandoned land, visual interpretation, land suitability, agricultural land reserve

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: Infeksi Cacing Jantung Dirofilaria Immitis, Railliet & Henry, 1911 Pada Anjing
Abstrak: Cacing Dirofilaria immitis dewasa yang tinggal dalm ventrikel kanan jantung anjing, sering kali menimbulkan gejala klinis yang cukup berat. Cacing Tersebut menghasilkan mikrofilaria yang selanjutnya berkembang menjadi larva infektif dalam saluran malphigi induk semang entara, yaitu nyamuk dari genus Culex, Aedes dan Anopheles.
Keyword: