Judul: Proyeksi Perubahan Tutupan Lahan Dan Dampaknya Terhadap Diversitas Lanskap Di Kabupaten Batanghari Provinsi Jambi
Abstrak: Indonesia saat ini tengah terancam oleh kegiatan konversi lahan menjadi perkebunan monokultur, yaitu ekspansi besar perkebunan kelapa sawit. Konversi lahan dan ekspansi perkebunan kelapa sawit menjadi isu besar yang menggiring tantangan kritis dalam perencanaan untuk pembangunan berkelanjutan dimasa yang akan datang. Pendekatan citra satelit dengan multi temporal dan teknik deteksi perubahan digital membantu dalam memahami perubahan pemanfaatan dan tutupan lahan. Informasi jejak temporal perubahan lahan menyediakan arahan dan dapat digunakan sebagai panduan untuk mengidentifikasi isu, masalah, dan panduan untuk perencanaan lanskap. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis pola perubahan tutupan lahan dari 1988 sampai 2014, menganalisis faktor pendorong perubahan tutupan lahan, membangun model prediksi tutupan lahan tahun 2024, dan menganalisis indeks diversitas dan fragmentasi lahan. Bahan yang digunakan yaitu citra landsat tahun 1988, 1994, 2004, dan 2014 kemudian dilakukan klasifikasi lahan dengan klasifikasi terbimbing. Selanjutnya metode regresi logistik biner digunakan untuk menganalisis faktor pendorong perubahan lahan. Persamaan regresi logistik ini dibangun dengan data 1994 dan 2004, variabel Y1 sebagai perubahan hutan menjadi sawit, Y2 hutan menjadi lahan terbangun, dan Y3 hutan menjadi lahan terbuka. Sedangkan variabel bebasnya adalah jarak dari jalan (X1), jarak dari perkebunan sawit (X2), kemiringan lahan (X3), jarak dari sungai (X4), ketinggian tempat (X5), dan jarak dari pemukiman (X6). Kemudian untuk menghitung tingkat diversitas dan fragmentasi lahan yaitu dengan Shannon’s Diversity Index (SDI) and Largest Patch Index (LPI). Pada tahun 2024 perkebunan kelapa sawit akan terus meluas hingga 137023,02 hektar, sedangkan luas hutan tersisa 114476,22 hektar. Persamaan logit yang dihasilkan yaitu Y= -0.14 – 0,0800*X1 – 0,07360*X2 + 0,02468*X3 + 0,44584*X4 – 0,02382*X5 + 0,02769*X6. Model logit ini memiliki nilai ROC 0,8806, dan nilai ini cukup tinggi. Berdasarkan tren yang ada, perubahan tutupan lahan akan terkonsentrasi di Kecamatan Mersam, Pemayung, dan Tembesi. Disamping itu, hutan yang ada akan semakin terancam dan tingkat fragmentasi lahan tertinggi terjadi di Kecamatan Mersam, Marosebo Ulu, dan Tembesi.
Keyword: fragmentasi, LUCC, model, penginderaan jauh, prediksi

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: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: