Judul: Desain dan Implementasi Analisis Ketidakpastian untuk Deforestasi di Wilayah Kalimantan
Abstrak: Sehubungan dengan kegiatan REDD+ (pengurangan emisi dari deforestasi, degradasi hutan, pengelolaan hutan lestari, konservasi dan peningkatan stok karbon hutan), informasi deforestasi adalah salah satu parameter yang sangat penting karena merupakan komponen dari data aktivitas yang diperlukan. Tujuan dari penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menerapkan analisis ketidakpastian untuk deforestasi di wilayah Kalimantan. Ini termasuk penilaian akurasi yang menginformasikan seberapa baik peta deforestasi yang dihasilkan, membantu pengguna memahami kegunaan peta deforestasi, pentingnya desain pengambilan sampel, dan ukuran sampel yang sesuai. Penelitian ini menggunakan data deforestasi dari tiga sumber, yaitu INCAS (2000-2012), KLHK (2000-2015), dan GFC (2000-2015). Selain itu, citra beresolusi tinggi, yaitu SPOT 6 tahun 2015, juga digunakan untuk menguji keakuratan peta deforestasi yang dihasilkan dari tiga sumber peta tersebut. Untuk mendukung penelitian ini, alat yang digunakan yaitu ArcGIS untuk analisis spasial peta tematik dan Microsoft Excel untuk pengolahan data. Pengambilan sampel acak dan sistematis sederhana dengan 3 ukuran plot (25m x 25m, 50m x 50m, dan 100m x 100m) dan jarak antar plot (1km, 2km, 3km, 4km, 5km, 10km, dan 20km) diterapkan untuk mengalokasikan plot sampel untuk penilaian akurasi peta deforestasi dengan menggunakan matriks kesalahan. Pengukuran akurasi berasal dari matriks kesalahan dengan interval keyakinan masing-masing termasuk akurasi pabrikan, akurasi pengguna, akurasi keseluruhan, kappa cohen, dan juga nilai ketidakpastian. Hasil menunjukkan bahwa nilai akurasi keseluruhan yang dihasilkan di setiap sumber data yaitu INCAS, MoEF, dan GFC mengindikasikan bahwa data dan informasi deforestasi yang dirilis relatif moderat. Desain sampling dengan ukuran plot 100m x 100m dan jarak plot 1km, 2 km, 3km, 4km, 5km dan 10 km memenuhi kriteria untuk digunakan sebagai dasar penilaian akurasi data deforestasi tersebut. Berdasarkan analisis uji t, desain sampling acak lebih baik daripada desain sampling sistematis. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa desain sampling acak dengan ukuran plot 100m x 100m dan jarak plot maksimum 10 km harus dipilih sebagai desain dalam penerapan analisis ketidakpastian untuk deforestasi di wilayah Kalimantan dengan nilai ketidakpastian yang dihasilkan tidak lebih dari 6,35%.
Keyword: deforestasi, analisis ketidakpastian, desain sampling, penilaian akurasi, Kalimantan

Judul: Lintasan dan Model Spasial Deforestasi di Kalimantan Periode 2000-2013
Abstrak: Carbon emissions in Indonesia was contributed by the forestry sector. Yet, forest absorbs carbon emissions by photosynthesis processes and stores it in the forest biomass. This conditions causes the forestry sector could played a main role in the efforts to reduce global warming. Emission in forestry sector is mainly caused by deforestation for various purposes. Sustainable forest management approaches as important mechanisms to ensure balance in the use of forest resources for humans and the environment. Kalimantan island has large forest cover and has high rate deforestation. The trajectory and spatial model of deforestation was expected to provide more detailed information about the phenomenon of deforestation in Kalimantan that could be organized on sustainable forest management planning. This study used time-series land cover data from Ministry of Forestry in 2000–2013 and validated with SPOT 5/6 images in 2013. land cover data was used to analyzed the trajectory and spatial model of deforestation. The spatial model of deforestation were developed using logistic regression with data in 2000–2006 and then implemented in 2006–2013. The variables that used to predicted influence on the models were slope, altitude, peatlands, distance from forest edge, distance from plantations edge, distance from road, distance from river, farmer households, human population and Gross Regional Domestic Product (GDRP). Trajectory analysis of deforestation in Kalimantan in the period 2000-2013 suggests that a deforested has not been optimally exploited because most of land cover were still in the form of shrubs until the end of the period. The results of logistic regression analysis that obtained spatial model of deforestation in Kalimantan Pi = 1.1480714 - (0.033262*slope) - (0.002242*elevation) - (0.000413*distance from forest edge) + (0.000045*GDRP). The result of validation test of deforestation model in 2000–2006 has a value of overall accuracy about 79.64% and model of deforestation in 2006–2013 has value of overall accuracy about 77.01%.
Keyword: trajectory, spatial model, logistic regression, deforestation, Kalimantan

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: