Judul: WebGIS Application for Monitoring Land Use Change
Abstrak: Indonesia is home to the world’s third largest tropical forest, it’s unfortunate that forest in Indonesia has been reported as the highest deforestation. Agriculture and plantation activities considered as one of factors that cause deforestation. This research focus on monitoring of 5 Commodities (cacao, coffee, oil palm, rubber and paddy) as a factor that causes forest loss in Indonesia. Remote sensing (RS) and geographic information system (GIS) is state of the art tools widely used for the monitoring land use change. Development of WebGIS on this research designed to be user friendly, up to date and can be easily integrated with other GIS system. The government, stakeholders and public users can monitor deforestation that caused by agriculture activities each of region in Indonesia quickly, furthermore help policy makers in provide more appropriate regulations on land use management. From the secondary data that has been analyzed, the result show that Indonesia has forest lost 12.3 million hectares from 2000 to 2018, of which an estimated 4.1 million hectares become plantations and agricultural areas. This means, about 33.5% of those 5 commodities activities have an impact on forest loss, and the remaining around 8.2 million hectares caused by other factors., Indonesia merupakan hutan tropis terbesar ketiga di dunia, namun sangat disayangkan hutan di Indonesia telah mengalami deforestasi tertinggi kedua di dunia. Kegiatan pertanian dan perkebunan dianggap sebagai salah satu faktor penyebab deforestasi. Penelitian ini fokus pada pengembangan WebGIS untuk pemantauan 5 komoditas (kakao, kopi, kelapa sawit, karet, dan padi) sebagai faktor yang menyebabkan hilangnya hutan di Indonesia. Remote sensing (RS) dan sistem informasi geografis (SIG) adalah teknologi yang banyak digunakan untuk memantau perubahan penggunaan tutupan lahan. Webgis pada penelitian ini dirancang ramah pengguna, datanya termuthakir dan dapat dengan mudah diintegrasikan dengan layanan map service dari sumber lain. Pemerintah, pemangku kepentingan, dan pengguna umum diharapkan dapat memantau deforestasi yang disebabkan oleh kegiatan pertanian di setiap wilayah di Indonesia dengan mudah dan cepat, lebih jauh lagi membantu penentu kebijakan dalam membuat peraturan yang lebih tepat tentang pengelolaan hutan. Dari data sekunder yang telah dianalisis, hasilnya menunjukkan bahwa Indonesia telah kehilangan hutan sekitar 12.3 juta hektar sejak tahun 2000 hingga 2018, di mana sekitar 4.1 juta hektar menjadi perkebunan dan area pertanian. Hal ini menunjukkan bahwa sekitar 33.5% dari 5 aktivitas komoditas tersebut berdampak pada hilangnya hutan, dan sisanya sekitar 8.2 juta hektar disebabkan oleh faktor lain.
Keyword: Dashboard, LandUse, Monitoring, Plantation, WebGIS

Judul: Food Crop Land Allocation at the Interface of Forestry and  Agriculture
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara dengan luas tutupan hutan tropis terluas di dunia yang berperan penting sebagai sumber keanekaragaman hayati dan fungsi ekologi secara global. Namun demikian, saat ini deforestasi atau beralihnya tutupan hutan menjadi penggunaan lainnya masih menjadi ancaman. Tahun 2021 KLHK melaporkan rata-rata deforestasi tahun 2010-2020 sebesar 541 ribu hektar per tahun, sementara FAO tahun 2020 mengestimasi rata-rata deforestasi Indonesia sekitar 753 ribu hektar per tahun pada kurun waktu yang sama. Berdasarkan hasil penelitian terdahulu, fenomena deforestasi didorong berbagai faktor antara lain illegal logging, kebakaran hutan dan lahan, industri hutan alam, hutan tanaman, perkebunan, pertambangan, serta ekspansi lahan pertanian. Fenomena yang terakhir, diperkirakan akan semakin meningkat dengan peningkatan kebutuhan pangan yang merupakan konsekuensi terus bertambahnya populasi. Disisi lain, pemerintah Indonesia kembali berupaya melakukan ekspansi lahan pertanian terutama di luar Pulau Jawa melalui program food estate. Upaya ini memiliki potensi tinggi bersinggungan dengan hutan dan kawasan hutan, mengingat saat ini tutupan hutan di Indonesia seluas 95,6 juta hektar, sementara luas kawasan hutan mencapai 125 juta hektar atau masing-masing mencapai 50,9% dan 66,5% dari total luas daratan. Dengan demikian, ekstensifikasi lahan untuk pengembangan pertanian perlu memperhatikan eksistensi hutan dan kawasan hutan guna menghindari berbagai dampak ekologis negatif yang ditimbulkan. Tujuan utama penelitian ini adalah memberikan arahan alokasi lahan tanaman pangan pada ruang antar muka kehutanan dan pertanian melalui beberapa tahapan tujuan antara yaitu: 1) menganalisis tutupan lahan dan kecenderungan deforestasi serta faktor pendorongnya, 2) mengidentifikasi kondisi kesesuaian lahan tanaman pangan, 3) menyusun skenario alokasi lahan dalam meminimalkan deforestasi serta mendorong kecukupan pangan. Padi (Oryza sativa) dan Sorgum (Sorgum bicolor) dipilih sebagai jenis tanaman yang dianalisis. Machine learning digunakan untuk menganalisis tutupan lahan multi temporal tahun 2004, 2013, dan 2022 dengan menggunakan citra Landsat. Random Forest (RF) dan Support Vector Machines (SVM) diperbandingkan kinerjanya berdasarkan overall accuracy (OA) yang dihasilkan dalam mengklasifikasikan citra satelit tahun 2022. Selanjutnya, dinamika tutupan lahan dianalisis untuk mengetahui kecenderungan perubahan, khususnya deforestasi. Analisis regresi logistik dilakukan untuk mengidentifikasi faktor pendorong dengan mengintegrasikan peta biner terhadap berbagai variabel prediktor deforestasi. Sementara, analisis kesesuaian lahan dilakukan menggunakan metode multi criteria evaluation (MCE) dimana masing-masing parameter diboboti melalui teknik analytical hierarchy process (AHP). Opini pakar digunakan untuk menentukan bobot masing-masing parameter untuk jenis tanaman Padi dan Sorgum. Terakhir, peta kawasan hutan diintegrasikan untuk mengidentifikasi potensi serta menyusun skenario alokasi lahan pada ruang antar muka kehutanan dan pertanian. Hasil analisis menunjukkan OA yang diperoleh RF di semua penyetelan eksperimental lebih unggul dari SVM pada berbagai jenis kernel, dimana hasil optimal diperoleh pada penyetelan ntree=50. Hasil analisis tutupan lahan multi temporal menunjukkan, tutupan hutan mendominasi area studi > 74% selama periode pengamatan dengan kecenderungan luasan yang terus menurun. Hasil analisis menunjukkan luasan kehilangan hutan bersih (net forest loss) meningkat antara periode pertama ke periode kedua, dengan luas total selama waktu pengamatan sebesar 6,93%, atau (~141.317 ha). Namun demikian, total deforestasi selama waktu pengamatan mencapai 247.108 ha atau rata-rata hampir 14 ribu ha per tahun. Laju deforestasi cenderung mengalami peningkatan selama periode pengamatan, dimana berdasarkan pengamatan citra satelit, ekspansi perkebunan kelapa sawit ditemukan menjadi penyebab utama deforestasi. Sebagai tambahan, hasil analisis faktor pendorong deforestasi
Keyword: AHP, deforestasi, kesesuaian lahan, pembelajaran mesin, tujuan  pembangunan berkelanjutan, machine learning

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: