Judul: Land-use modelling and the direction for forest management planning KPHP Berau Pantai Berau District
Abstrak: Kebutuhan lahan semakin meningkat seiring pertambahan jumlah penduduk dan lajunya pembangunan. Kebutuhan lahan ini mengakibatkan tekanan yang cukup tinggi pada sumber daya hutan yang ditandai dengan laju deforestasi yang semakin meningkat. Dalam skala besar, untuk mengkaji deforestasi dan analisis penutupan lahan diperlukan skema pemantauan. Pemantauan melalui analisis citra satelit dapat digunakan untuk memperoleh data penggunaan/penutupan lahan yang digunakan untuk melakukan perencanaan wilayah dalam cakupan luas dan waktu yang singkat. Wilayah pesisir selatan Kabupaten Berau, yang didalamnya terdapat wilayah kerja KPHP Unit XVI Berau Pantai, dipilih menjadi lokasi penelitian ini dengan tujuan sebagai berikut: 1) mengidentifikasi pola perubahan penggunaan/ penutupan lahan, 2) menganalisis faktor-faktor pendorong perubahan penggunaan/ penutupan lahan, 3) membangun model prediksi penggunaan/penutupan lahan, dan 4) merumuskan arahan penggunaan lahan untuk rencana pengelolaan hutan pada KPHP Unit XVI Berau Pantai. Penelitian ini menggunakan data citra satelit resolusi sedang (Landsat) liputan tahun 2000, 2005, 2010, 2015 dan 2020 untuk mendapatkan data penggunaan/penutupan lahan serta pola perubahannya. Faktor pendorong yang digunakan untuk analisis adalah aksesibilitas, kelas lereng, jenis tanah, keberadaan izin pemanfaatan hutan, fungsi kawasan, pola ruang Kabupaten Berau tahun 2016 – 2036, kepadatan penduduk dan pilihan mata pencaharian. Metode Artificial Neural Network digunakan untuk membangun model prediksi penggunaan/ penutupan lahan tahun 2030 dan metode pohon keputusan untuk menentukan arahan penggunaan lahan dalam penataan blok KPHP Unit XVI Berau Pantai . Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh bahwa pola perubahan penggunaan/penutupan lahan secara umum adalah berkurangnya hutan alam (74.238 ha) dan semak belukar (12.114 ha) serta penambahan hutan tanaman (11.847 ha), perkebunan (47.617 ha), lahan pertanian (26.366 ha) dan pemukiman (609 ha). Sebaran perubahan penggunaan/penutupan lahan berkelompok pada areal yang telah terjadi pembukaan lahan terdahulu. Faktor pendorong perubahan penggunaan/penutupan lahan pada wilayah penelitian adalah kondisi aksesibilitas, kelas lereng, jenis tanah, keberdaaan izin pemanfaatan hutan, fungsi kawasan hutan, pola ruang dan kepadatan penduduk. Prediksi penggunaan/penutupan lahan tahun 2030 diperoleh hutan alam dan lahan terbangun mengalami kenaikan dari tahun sebelumnya. Arahan penggunaan lahan untuk rencana pengelolaan dilakukan pada areal kerja KPHP Unit XVI Berau Pantai dengan luas 145.300 ha. Pada arahan terdapat 4 blok terdiri dari HL Inti, HL Pemanfaatan, HP Perlindungan dan HP Pemanfaatan. Rencana skema kegiatan yang bisa dilakukan KPH terdiri dari 9 komposisi kegiatan.
Keyword: land use land cover change, driven factor, MOLUSCE

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: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: