Judul: Distribusi Spasial Luas Kebakaran Hutan dan Lahan Akibat Pengaruh Antopogenik di Kalimantan
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan (Karhutla) dianggap sebagai ancaman potensial bagi pembangunan berkelanjutan karena efeknya dapat terjadi secara langsung bagi ekosistem, kontribusinya terhadap peningkatan emisi karbon dan dampaknya bagi keanekaragaman hayati. Karhutla dipengaruhi oleh beberapa faktor utama, dua faktor di antaranya adalah kondisi iklim, dan faktor aktivitas manusia (antropogenik). Aktivitas manusia tersebut melepaskan sejumlah besar karbon dioksida (CO2), karbon monoksida (CO), metana (CH4), oksidanitrat, nitrogen dioksida (NOx) dan partikulat yang bertindak sebagai sumber pemanasan rumah kaca yang telah dipantau oleh satelit beberapa tahun terakhir. Penelitian ini mengkaji luas karhutla dalam beberapa dekade terakhir akibat penaruh faktor antropogenik di Kalimantan menggunakan dua jenis kelompok data yang akan dianalisa yaitu data tanpa dan dengan komponen antropogenik. Analisa data tanpa dan dengan komponen antropogenik dilakukan dengan memanfaatkan data luaran Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) yang merupakan rangkaian eksperimen model iklim yang terkoordinasi. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan luaran model CMIP5 (MRI-CGCM-3, ACCESS1.3 dan CSIRO) untuk mengidentifikasi distribusi spasial luas karhutla, serta untuk mengetahui pengaruh faktor antropogenik terhadap luas karhutla di Kalimantan. Studi ini menggunakan pendekatan statistik teknik Random Forests (RF) untuk mengevaluasi kontribusi faktor iklim dan antropogenik terhadap luas karhutla di daerah Kalimantan. Kondisi umum luas karhutla berdasarkan data observasi yang diperoleh dari data GFED. Dua luas tertinggi yang terjadi di Kalimantan selama periode 1997 hingga 2005 terjadi pada tahun 1997 dan 2002 Menurut ketiga model pada tahun 1997 dan 2002 terlihat bahwa faktor antropogenik memberikan pengaruh lebih dominan terhadap luas karhutla di Kalimantan. Pengaruh faktor alam selalu bernilai positif sepanjang tahun 1997 hingga 2005, artinya selama periode 1997 hingga 2005, pengaruh faktor alam mendukung terjadi karhutla. Pada tahun 1997 dan 2002 luas karhutla akibat pengaruh antropogenik bernilai positif (menyebabkan luas karhutla meningkat). Pola rata - rata bulanan luas karhutla berdasarkan Model MRI-CGCM3 mulai mengalami peningkatan di bulan Juni, mencapai puncak di bulan September dan mulai berkurang pada bulan November. Berdasarkan Model ACCESS1.3 mengalami peningkatan pada bulan Juli, pada bulan September di Kalimantan luas karhutla mecapai luas daerah terbakar tertinggi dibandingkan dengan bulan – bulan lainnya. Sementara, pada bulan Oktober area terbakar di Kalimantan mulai menurun. Model CSIRO-mk3.6.0 luas karhutla di Kalimantan mulai mengalami peningkatan pada bulan Juli dan mengalami puncak pada bulan September dan mulai mengalami penurunan luas kebakaran hutan dan lahan pada bulan November. Luas karhutla di Kalimantan yang dipengaruhi oleh faktor antropogenik menurut model MRI-CGCM3 bahwa pada bulan Juli terjadi di daerah sebagian Kalimantan Tengah dan Kalimantan Selatan. Pada bulan Agustus terjadi ekspansi luas karhutla yang dipengaruhi oleh faktor antropogenik ke Kalimantan Barat. Sementara di bulan September, luas kebakaran menyebar ke Kalimantan Timur. Pada bulan Oktober di Kalimantan Barat dan Kalimantan Timur tidak ada lagi area yang terbakar, area terbakar hanya terfokus di Kalimantan Selatan dan sebagian Kalimantan Tengah. Model ACCESS1.3 menggambarkan bahwa pola distribusi spasial luas kebakaran hutan dan lahan di Kalimantan yang dipengaruhi oleh faktor antropogenik mulai terlihat tinggi pada bulan Agustus. Pada bulan Agustus area yang terbakar di daerah Kalimantan Barat, Kalimantan Selatan dan Kalimantan Tengah. Pada bulan September area yang terbakar semakin meningkat, yakni di Kalimantan Timur. Sementara pada bulan Oktober luas kebakaran hutan dan lahan yang
Keyword: antropogenik, karhutla, random forest

Judul: Perencanaan Ruang Berwawasan Mitigasi Bencana Kebakaran Hutan dan Lahan: Studi Kasus di Provinsi Kalimantan Tengah
Abstrak: Bencana kebakaran hutan dan lahan (KARHUTLA) menjadi permasalahan serius dalam keberlangsungan kehidupan. Bagaimana mitigasi bencana KARHUTLA untuk menuju zero fire? Berbagai upaya mitigasi telah dilakukan namum belum dapat menemukan solusi yang efektif untuk penanggulangan bencana KARHUTLA. Mitigasi yang dilakukan selama ini belum terintegrasi dengan perencanaan ruang. Penelitian ini melakukan studi kasus di wilayah Provinsi Kalimantan Tengah dengan pertimbangan bencana tersebut terjadi di setiap tahunnya. Penelitian ini bertujuan untuk membangun tipologi karakteristik wilayah, model spasial kerawanan KARHUTLA, dan rumusan kebijakan perencanaan ruang berwawasan mitigasi bencana KARHUTLA. Penelitian menggunakan metode kuantitatif melalui penggunaan analisis klaster, regresi logistik dan tumpang susun dengan rencana tata ruang periode tahun 2015 ˗ 2035. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sosial, ekonomi dan biofisik dari kisaran tahun 2007 ˗ 2018 serta informasi tambahan sepertihalnya rencana tata ruang wilayah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Provinsi Kalimantan Tengah memiliki karakteristik umum wilayah yang terbagi menjadi dua tipologi. Tipologi 1 adalah wilayah yang memiliki intensitas kebakaran yang tinggi, sedangkan tipologi 2 adalah wilayah yang memiliki intensitas kebakaran rendah. Adapun dari hasil analisis diperoleh 5 (lima) peubah yang terpilih sebagai dasar pemisahan klas tipologi yaitu jumlah penduduk, PDRB perkapita, laju pertambahan luas lahan pertanian, laju deforestasi, dan panjang jalan. Pembangunan model tipologi berdasarkan laju penambahan luas lahan pertanian menjadi peubah terbaik, memiliki akurasi sebesar 86% terhadap kejadian KARHUTLA. Pembangunan model spasial KARHUTLA menggunakan peubah antara lain jumlah penduduk (x1), kepadatan penduduk (x2), jumlah petani (x3), jumlah buruh (x4), PDRB perkapita (x5), laju PDRB perkapita (x6), jarak dari permukiman (x7), jarak dari jalan (x8), jarak dari sungai (x9), jarak dari tutupan semak belukar (x10), jarak dari tutupan hutan (x11), jarak dari HGU (x12), jarak dari kawasan hutan lindung (x13), jarak dari kawasan konservasi (x14), jarak dari kawasan hutan produksi terbatas (x15), jarak dari kawasan hutan produksi (x16), jarak dari kawasan hutan produksi dapat dikonversi (x17), jarak dari lahan gambut (x18), ketinggian tempat (x19), slope (x20). Persamaan yang dihasilkan adalah logit = 7,185 – 0,149x2 + 0,038x3 + 0,060x5 – 0,071x6 – 0,087 x7 – 0,459x8 – 0,076x9 – 0,453x10 + 0,049x11 – 0,032x12 – 0,019x13 + 0,097x14 + 0,052x15 – 0,028x16 + 0,089x17 – 0,100x18 – 0,222x19. Adapun analisis yang dilakukan menghasilkan nilai VIF < 10, uji regresi logistik memiliki nilai uji Hosmer and Lemeshow test > 0,05 (taraf signifikan) dan Nagelkerke R2 sebesar 90 %, uji sensitifitas model sebesar 98,9 % selanjutnya akurasi dibandingkan data faktual sebesar 78 %. Dari serangkaian uji yang dilakukan model spasial KARHUTLA memiliki kelayakan yang baik (robust) dalam menjelaskan kejadian faktual. Spasial probabilitas dan prediksi KARHUTLA pada tahun 2019 – 2029 diperoleh dengan memanfaatkan model yang telah dibangun di atas. Penelitian ini merekomendasikan bahwa pembangunan model tipologi dapat didasarkan dari peubah jumlah penduduk, PDRB per kapita, laju pertambahan luas lahan pertanian, deforestasi dan panjang jalan. Model prediksi spasial KARHUTLA digunakan sebagai upaya mitigasi dan early warning terhadap bencana KARHUTLA. Selanjutnya, penelitian ini menawarkan berbagai opsi dalam strategi kebijakan mitigasi bencana KARHUTLA secara efektif dan efisien menuju zero fire yaitu terkait pengaturan right, aksesibilitas, pemeliharaan tutupan lahan melalui investasi hijau dan reboisasi serta reforestasi, pertimbangan resettlement dan pertimbangan
Keyword: kebakaran hutan dan lahan, tipologi, model spasial, perencanaan ruang, mitigasi kebencanaan

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: