Judul: Model Perubahan Dan Arahan Penggunaan Lahan Di Kabupaten Brebes Dan Cilacap Untuk Mendukung Ketersediaan Beras Provinsi Jawa Tengah
Abstrak: Kabupaten Brebes dan Cilacap termasuk tiga kabupaten utama penghasil beras di Provinsi Jawa Tengah. Namun, terjadinya konversi yang menyebabkan penurunan luas baku lahan sawah telah menurunkan kapasitas produksi dan ketersediaan beras per kapita di kedua kabupaten tersebut. Pemodelan perubahan penggunaan lahan dapat diaplikasikan untuk mengantisipasi perubahan pemanfaatan ruang terkait konversi lahan sawah di Kabupaten Brebes dan Cilacap. Selanjutnya perlu disusun arahan penggunaan lahan agar produksi dan ketersediaan beras di kedua kabupaten di masa mendatang tetap mampu memenuhi minimal 25% kebutuhan konsumsi penduduk Provinsi Jawa Tengah. Penelitian ini bertujuan menganalisis pola perubahan penggunaan lahan, memprediksi perubahan penggunaan lahan pada tahun 2030, menyusun neraca beras tahun 2030 dan menyusun arahan penggunaan lahan di Kabupaten Brebes dan Cilacap untuk mendukung ketersediaan beras di Provinsi Jawa Tengah. Untuk mencapai tujuan tersebut dibangun model perubahan penggunaan lahan dengan pendekatan cellular automata. Masukan model meliputi data penggunaan lahan, matriks transisi perubahan penggunaan lahan hasil analisis Markov chain, data kesesuaian lahan, serta filter default 5x5. Data penggunaan lahan tahun 2005, 2010 dan 2015 diperoleh dari interpretasi dan klasifikasi data citra Landsat. Uji akurasi klasifikasi dilakukan dengan menghitung overall accuracy dan kappa accuracy. Deteksi pola perubahan penggunaan lahan diperoleh dari hasil cross classification. Analisis kesesuaian lahan didasarkan pada karakteristik fisik lahan menggunakan metode matching dengan pendekatan faktor pembatas. Validasi model didasarkan pada nilai kappa yang merepresentasikan tingkat kesesuaian penggunaan lahan hasil simulasi dengan penggunaan lahan aktual tahun 2015. Pola perubahan penggunaan lahan di Kabupaten Brebes didominasi perubahan dari penggunaan lahan produktif ke lahan terbangun (permukiman) yang mencapai 85,27% (1.028 ha). Di Kabupaten Cilacap, pola perubahan penggunaan dari lahan kurang produktif ke penggunaan yang lebih produktif mencapai 43,34% (245 ha). Hasil validasi menunjukkan bahwa model dengan 8 iterasi yang menghasilkan nilai kappa 0,9285 merupakan model yang paling optimal. Hasil prediksi penggunaan lahan tahun 2030 di kedua kabupaten menunjukkan bahwa permukiman semakin berkembang sementara lahan sawah mengalami tekanan yang semakin tinggi. Diprediksi pada tahun 2030 terjadi penurunan area lahan sawah seluas 1.554 ha di Kabupaten Brebes dan 333 ha di Kabupaten Cilacap. Kedua kabupaten hingga tahun 2030 diprediksi masih berstatus surplus beras dengan besaran surplus yang terus menurun. Untuk meningkatkan produksi dan menjaga ketersediaan beras, lahan sawah eksisting diarahkan untuk dilindungi, sementara semak belukar diarahkan untuk dikembangkan menjadi lahan sawah.
Keyword: cellular automata, konversi sawah, Markov chain, neraca beras

Judul: Paddy Field Landuse Planning Model Based on Climate Change Scenario in Sukabumi Regency
Abstrak: Kabupaten Sukabumi merupakan salah satu sentra produksi padi yang menyumbang 5% dari total produksi padi di Provinsi Jawa Barat. Luas lahan sawah di Kabupaten Sukabumi menyusut sebesar 8.206 ha dari 63.986 ha pada tahun 2014, menjadi 55.780 ha di tahun 2018. Penyusutan lahan sawah berbanding terbalik dengan peningkatan jumlah penduduk dan kebutuhan pangan. Jumlah penduduk di Kabupaten Sukabumi meningkat sejumlah 0,19 juta jiwa dari 2,27 juta jiwa pada tahun 2008, meningkat menjadi 2,46 juta jiwa di tahun 2018. Ketimpangan antara laju alih fungsi lahan sawah ke penggunaan lahan non-pertanian dan petumbuhan penduduk akan meningkatkan resiko kerawanan pangan Kabupaten Sukabumi di masa depan. Selain alih fungsi lahan, perubahan iklim juga beresiko menurunkan kedaulatan pangan Kabupaten Sukabumi. Pada tahun 2019, seluas 7.500 ha lahan pertanian di Kabupaten Sukabumi mengalami kekeringan, diantaranya 3.260 hektar tanaman padi mengalami puso atau gagal panen. Oleh sebab itu perlu dilakukan perencanaan penggunaan lahan dan penataan ruang yang seimbang berdasarkan model prediksi penggunaan lahan dan prediksi iklim di masa mendatang sebagai upaya penyusunan strategi mitigasi kerawanan pangan di Kabupaten Sukabumi. Tujuan utama dari penelitian ini adalah merumuskan arahan dan strategi kebijakan ketersediaan pangan beras Kabupaten Sukabumi sampai tahun 2032. Untuk mencapai tujuan utama tersebut, penelitian penelitian ini memiliki tujuan antara yaitu: (1) Mendelineasi perubahan penggunaan/tutupan lahan tahun 2010, 2015 dan 2020; (2) Membangun model prediksi penggunaan/tutupan lahan tahun 2032 dengan pendekatan Cellular Automata-Markov; (3) Menganalisis perubahan kesesuaian lahan tanaman padi berdasarkan data proyeksi iklim; (4) Menganalisis neraca beras Kabupaten Sukabumi; dan (5) Menyusun arahan dan strategi penjagaan kecukupan pangan beras di Kabupaten Sukabumi. Penelitian dilakukan pada bulan September 2020-Maret 2021 di Kabupaten Sukabumi, Jawa Barat. Identifikasi penggunaan/tutupan lahan menggunakan citra Landsat 5 tahun 2010, dan citra Landsat 8 untuk tahun 2015 dan tahun 2020. Interpretasi citra dilakukan berdasarkan pada pengenalan ciri objek secara spasial. Klasifikasi penggunaan lahan dibedakan menjadi 6 kelas yaitu sawah, badan air, pemukiman, bervegetasi, hutan dan tanah terbuka (berdasarkan SNI 7645-2014). Analisis faktor pendorong perubahan penggunaan/tutupan lahan menggunakan regresi logistic biner. Variable faktor-faktor pendorong perubahan penggunaan lahan yang yang digunakan dalam penelitian ini adalah jarak ke jalan, jarak ke sungai, jarak ke pusat kecamatan, jarak ke pemukiman, elevasi, curah hujan dan lereng. Prediksi perubahan penggunaan/tutupan lahan tahun 2032 dianalisis menggunakan peta penggunaan/tutupan lahan tahun 2010, 2015 dan tahun 2020. Model ini dijalankan dengan perangkat lunak Terrset dengan modul Cellular Automata Markov (CA Markov) yang merupakan kombinasi dari modul Markov Chain dan Multi-Objective Land Allocation (MOLA). Filter yang digunakan adalah filter berukuran 5×5 yang merupakan filter default pada software Terrset 18.31. Curah hujan dan suhu merupakan parameter yang dianalisis dalam kesesuaian lahan tanaman padi. Kesesuaian dilakukan dengan cara membandingkan (matching) kriteria kesesuaian dengan dengan persyaratan tumbuh tanaman padi. Data iklim global MIROC5 di lakukan koreksi faktor bias. Neraca beras Kabupaten Sukabumi di analisis secara statistical. Strategi swasembada beras dapat dilakukan melalui peningkatan indeks pertanaman, dan pemanfaatan lahan kering dengan mempertimbangkan ketersediaan air. Identifikasi lahan potensial pertanaman padi di Kabupaten Sukabumi, baik lahan sawah maupun lahan kering dilakukan melalui tumpang tindih peta penggunaan lahan tahun 2020, peta sungai, peta lahan kering, data/peta indeks pertanaman di Kabupaten Sukabumi dan teknologi
Keyword: CA-Markov, Climate Change, Cropping Index, Irrigation infrastructures

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: