Judul: Deteksi Perubahan Penggunaan Lahan Di Kabupaten Lampung Barat
Abstrak: Perubahan penggunaan lahan merupakan suatu proses perubahan dari penggunaan lahan sebelumnya ke penggunaan lahan lain yang bersifat permanen maupun sementara dan dapat berdampak positif maupun negatif. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui pola penggunaan lahan dan perubahannya pada periode 2000-2010 dan prediksi penggunaan lahan Kabupaten Lampung Barat tahun 2030 dengan metode Artificial Neural Network (ANN) serta melihat ketidakselarasan alokasi pemanfaatan lahan RTRWK terhadap penggunaan lahan. Perubahan penggunaan lahan pada periode 2000-2010 menunjukkan bahwa hutan lahan kering primer berkurang drastis seluas 15.578 ha, sementara pertanian lahan kering campur semak bertambah seluas 25.943 ha. Prediksi penggunaan lahan tahun 2030 menggunakan ANN mengindikasikan bahwa terjadi penurunan luas penggunaan lahan hutan lahan kering primer (26.118 ha), belukar (17.624 ha), hutan lahan kering sekunder (798 ha), belukar rawa (294 ha), rumput (87 ha ) dan tanah kosong (85 ha), sedangkan pertambahan luas terjadi pada penggunaan lahan pertanian lahan kering campur semak (42.966 ha), pertanian lahan kering (1.296 ha), pemukiman (582 ha) dan sawah (162 ha). Analisis ketidakselarasan penggunaan lahan menghasilkan bahwa terdapat 197.709 ha (39,42%) penggunaan lahan di tahun 2030 tidak selaras terhadap peruntukan lahan dalam RTRWK. Ketidakselarasan pemanfaatan lahan terbesar terjadi di peruntukan Taman Nasional Bukit Barisan Selatan (TNBBS) sebesar 94.796 ha (18,90%).
Keyword: Artificial Neural Networks (ANN), ketidakselarasan, pemodelan perubahan penggunaan lahan, perubahan penggunaan lahan

Judul: Pemodelan Perubahan Penggunaan Lahan Dan Keselarasan Penggunaan Lahan Terhadap Rtrw Kabupaten Pontianak, Kalimantan Barat.
Abstrak: Analisis perubahan dan model penggunaan lahan dilakukan untuk melihat seberapa besar perubahan yang sudah dan akan terjadi, sehingga model yang didapat dapat digunakan untuk memprediksi perubahan penggunaan lahan kedepan. Tujuan dari penelitian adalah 1) mengidentifikasi perubahan penggunaan lahan tahun 2000 ke 2014; 2) memprediksikan perubahan penggunaan lahan tahun 2025; 3) menghitung nilai emisi CO2 yang disebabkan oleh perubahan penggunaan lahan; 4) mengidentifikasi keselarasan penggunaan lahan terhadap RTRW; dan 5) merumuskan arahan rencana penggunan lahan. Metode yang digunakan untuk memprediksi perubahan penggunaan lahan adalah dengan pemodelan ANN (Artificial Neural Networks) dengan variabel pendorong yang digunakan dalam pemodelan antara lain jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari permukiman, jarak dari perkebunan, jarak dari pertanian lahan kering, jarak dari pertanian lahan kering campur, dan kepadatan penduduk. Evaluasi kesesuaian penggunaan lahan terhadap RTRW didapatkan dari hasil analisis tumpang tindih (overlay). Metode perhitungan emisi yang digunakan dalam penelitian ini mengacu pada IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) Guideline dengan pendekatan stock-diffference, dimana pada pendekatan ini besarnya emisi diperkirakan berdasarkan perubahan penggunaan lahan. Perubahan penggunaan lahan yang terjadi di Kabupaten Pontianak selama periode 2000-2014 didominasi oleh bertambahnya perkebunan yang diikuti dengan berkurangnya penggunaan lahan hutan rawa. Dua skenario yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu skenario BAU (Bussines As Usual) dan konservatif. Prediksi penggunaan lahan dengan skenario BAU menunjukkan bahwa penggunaan lahan perkebunan akan terus bertambah seiring dengan pengurangan luasan penggunaan lahan hutan rawa (19.80%), sedangkan prediksi penggunaan lahan dengan skenario konservatif akan menahan penurunan luas hutan (23.81%). Skenario konservatif untuk prediksi penggunaan lahan tahun 2025 dapat menurunkan tingkat ketidakselarasan terhadap pola ruang RTRW. Nilai emisi yang dihasilkan dari perhitungan perubahan penggunaan lahan periode 2000-2014 adalah sebesar -884 000 ton CO2. Nilai emisi ini mengalami penurunan pada hasil prediksi 2025 dengan skenario BAU sebesar -711 234 ton CO2 sedangkan dengan skenario konservatif sebesar -375 241 ton CO2. Arahan penggunaan lahan berdasarkan kemampuan lahan terdiri dari tiga kawasan yaitu kawasan budidaya dimana pada kawasan ini merupakan kawasan dengan kelas kemampuan lahan tinggi (II, III dan IV) dengan luas sebesar 118 086 ha, kawasan hutan produksi pada kelas kemampuan lahan V sebesar 65 081 h dan kawasan hutan lindung pada kelas kemampuan lahan VI sebesar 23 041 ha.
Keyword: Artificial Neural Network, perubahan penggunaan lahan, model perubahan penggunaan lahan

Judul: Pemurnian dan karakterisasi protein inhibitor RNA helikase virus hepatitis C
Abstrak: Hepatitis C virus (HCV) infection is the second most common chronic viral infection in the world with global prevalence. This infection is contribution to chronic hepatitis and liver cirrhosis, often leading to hepatocellular carcinoma. There is no effective drug and vaccine available against HCV. The current standard treatment, a combination of pegylated interferon-α with ribavirin, is limited by its suboptimal response rate in a significant patient population, side effects, and affordability. Therefore, development of effective drug is needed. One approach to find out the candidate of antiviral drug is to discover the inhibitor of enzyme that essential for virus replication, such as RNA helicase. Streptomyces chartreusis 5-095 produce the inhibitor of HCV RNA helicase. The aim of this study was to purify the protein inhibitor which has inhibition activity against ATPase activity of RNA helicase HCV from S. chartreusis 5-095. The supernatant of culture S. chartreusis 5-095 exhibited high inhibiton activity against ATPase activity of RNA helicase HCV (approximately 72%) at 10 days of incubation. The extracellular protein inhibitor was partially purified by procedures of precipitation with ammonium sulfate to 65% saturation and gel filtration (Sephadex G50) using methanol water solution (4:6) as an eluen. The purity of protein inhibitor was monitored by SDS PAGE. The protein inhibitor showed a relative molecular mass were estimated to be 14 kDa and increased the purity 23,08 fold than those of the crude protein. The specific activity and IC50 after purification were 13,1338 U/mg and 0,0767 mg/mL, respectively. The activity of purified protein inhibitor showed its stability over pH range from 5-8 and optimum at pH 7,4. The inhibition activity showed its stability up to 70% at temperature 100 oC. The purified protein inhibitor relatively stable its activity at storage in the range of -20 oC to room temperature for 35 days.
Keyword: