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: Pengaruh Faktor Ekonomi Terhadap Dinamika Penggunaan Lahan Di Indonesia
Abstrak: Sumberdaya lahan merupakan modal utama dalam pembangunan ekonomi. Tujuan pembangunan ekonomi yang ditetapkan akan berdampak pada dinamika penggunaan lahan yang pada akhirnya menentukan dinamika tutupan hutan. Indonesia kaya dengan sumberdaya hutan. Di samping menghasilkan produk hutan baik kayu dan non kayu, hutan juga memberikan manfaat lain seperti jasa lingkungan dan lahan yang dapat digunakan untuk berbagai penggunaan, seperti perkebunan, pertanian tanaman pangan. Keputusan penggunaan lahan dan perubahan penggunaan lahan dipengaruhi oleh banyak faktor diantaranya adalah faktor ekonomi. Aktvitas pembangunan ekonomi yang diterapkan oleh pemerintah daerah berimplikasi terhadap perbedaan dinamika tutupan hutan. Keberagaman dinamika tutupan hutan tersebut diindikasikan dengan perbedaan laju deforestasi yang terjadi. Dimana deforestasi tersebut sebagai hasil akhir dari adanya persaingan penggunaan lahan yang terjadi sebagai upaya untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Di samping itu, keputusan penggunaan lahan dan perubahan penggunaan lahan menjadi isu perubahan iklim, dimana Indonesia telah berkomitment untuk menurunkan emisi gas rumah kacanya sebesar 26% pada tahun 2020. Lebih jauh lagi kontribusi hutan dan lahan gambut berkontribusi sekitar 87% dalam komitmen tersebut. Menjaga hutan atau meningkatkan tutupan hutan berimplikasi pada pembatasan alokasi lahan untuk penggunaan lain. Oleh karena itu diperlukan upaya konservasi hutan dan bahkan meningkatkan tutupan hutan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dinamika tutupan hutan Indonesia dengan menggunakan kerangka transisi hutan, menganalisis faktor-faktor yang mempercepat terjadinya penurunan laju deforestasi, dan menganalisis pengaruh faktor ekonomi terhadap persaingan penggunaan lahan di Indonesia. Dengan meng-gunakan data tutupan lahan dan peubah ekonomi selama periode 2000-2013 dikem-bangkan model peluang ordered logistic regression (OLR) untuk menganalisis transisi hutan dan model seemingly unrelated regression (SUR) untuk menganalisis persaingan penggunaan lahan. Berdasarkan laju deforestasi pada periode 2000-2013, provinsi-provinsi di Indonesia dapat dikelompokan menjadi 3 kelompok, yaitu tinggi, sedang dan rendah. Dari model OLR diperoleh hasil bahwa tinggi rendahnya pangsa tutupan hutan, kepadatan penduduk, dan lokasi mempengaruhi peluang tercapainya laju deforestasi yang rendah. Sementara itu pendapatan per kapita dan kerapatan jalan tidak berpengaruh secara nyata. Pangsa tutupan hutan dan kepadatan penduduk meningkatkan peluang terjadinya penurunan laju deforestasi. Kepadatan penduduk meningkatkan kesadaran untuk melakukan kegiatan penanaman. Untuk mem-percepat tercapainya penurunan laju deforestasi dapat dilakukan melalui kejelasan tenurial, peningkatan kebijakan perbaikan lingkungan seperti pengembangan sistem imbal jasa lingkungan, peningkatan nilai tambah output untuk meningkatkan daya saing produk, serta pemberian insentif kepada masyarakat untuk melakukan reforestasi dan peningkatan teknologi pertanian dalam rangka peningkatan produktivitas pertanian. Model SUR yang dikembangkan mampu menangkap persaingan penggunaan lahan di Indonesia, dimana penggunaan lahan untuk perkebunan lebih responsif terhadap perubahan harga. Terkait dengan upaya mitigasi perubahan iklim berbasis lahan dalam bentuk mempertahankan hutan dan meningkatkan luas hutan, maka dilakukan melalui kebijakan harga kayu dan pembangunan infrastruktur jalan. Harga kayu yang berlaku sekarang cenderung under valued. Harga tersebut masih didasarkan pada biaya penebangan saja dan menimbulkan biaya eksternalitas yang tinggi karena adanya dampak lingkungan, biodevisersitas dan sosial, sehingga dengan internalisasi eksternalitas akan meningkatkan nilai kayu. Meningkatkan keintegrasian industri kayu dari hulu hilir antara pasar domestik dan internasional akan meningkatkan daya saing kayu terhadap harga perkebunan dan tanaman pangan. Investasi memberikan dampak terhadap penurunan pangsa luas hutan. Dari realisasi investasi berbasis lahan, investasi untuk hutan sangat kecil sementara untuk pertanian dan perkebunan jauh lebih besar. Dari hasil
Keyword: persaingan penggunaan lahan, deforestasi, transisi hutan, faktor ekonomi, ordered logistic regression, seemingly unrelated regression

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: