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: Model Dinamika Spasial Penggunaan Lahan Sawah di Kabupaten Subang, Provinsi Jawa Barat
Abstrak: Diantara penggunaan lahan di Indonesia, lahan sawah mempunyai tingkat kerentanan terkonversi yang sangat tinggi. Konversi lahan sawah tidak hanya mengakibatkan penurunan produksi padi melainkan juga menyebabkan perubahan kehidupan rumah tangga petani. Lahan sawah di Indonesia pada tahun 2012-2016 rata-rata memproduksi padi 75 592 247 ton/tahun yang 51%-nya dihasilkan di Pulau Jawa dan 49%-nya dihasilkan di luar Pulau Jawa. Dengan adanya ancaman konversi lahan sawah, dalam jangka pendek dan menengah, potensi lahan sawah di Pulau Jawa harus dipertahankan atau dikendalikan konversinya agar kedaulatan pangan tetap terjaga. Provinsi Jawa Barat merupakan produsen padi tertinggi di Pulau Jawa dengan produktivitas rata-rata 5,98 ton/ha pada tahun 2016. Jawa Barat memiliki tiga sentra penghasil padi yaitu Kabupaten Kerawang, Kabupaten Subang, dan Kabupaten Indramayu. Kabupaten Subang memiliki bentuk wilayah yang paling disting dibandingkan dengan Kabupaten Karawang dan Kabupaten Indramayu. Wilayah administrasi Kabupaten Subang memanjang dari daratan pantai sampai ke daerah perbukitan sehingga diperkirakan proses alternasi sawah– pertanian lahan kering akan lebih dinamis. Hasil penelitian diharapkan dapat menjadi contoh bagi wilayah sentra produksi padi lain di Pulau Jawa. Tujuan utama dari penelitian ini adalah membangun sebuah model yang menghasilkan kinerja sebagai pengendali atau penghambat laju konversi lahan sawah. Pemodelan membutuhkan tahapan: (1) analisis pola perubahan, analisis penyebab/pengendalian konversi lahan sawah, (2) analisis sikap petani dalam merespon kondisi setelah lahan sawahnya terkonversi, (3) mengevaluasi kesesuaian lahan untuk lahan sawah di luar sawah aktual, (4) pemodelan dinamika spasial penggunaan lahan sawah. Metodologi pemodelan menggunakan algoritma Cellular Automata (CA) yang menggunakan ukuran sel 30x30m2, ketetanggaan Moore, aturan transisi sel “IF... THEN....”, dan iterasi selama 5 tahun. Inisial pemodelan menggunakan data penggunaan lahan/tutupan lahan (PLTL) Kabupaten Subang tahun 2009 (hutan, semak belukar, tegalan/ladang, sawah, perkebunan/kebun, tambak, permukiman/tempat kegiatan, dan industri). Pembobotan sel setiap kelas PLTL memanfaatkan hasil analisis pola perubahan PLTL (faktor biofisik) tahun 1999- 2004-2009. Pemodelan menambahkan bobot parameter sosio-ekonomi yang dihasilkan dari analisis penilaian 7 pakar dengan Analytical Hierarchy Proccess (AHP). Parameter komoditas pesaing (perkebunan, tambak) dilibatkan dalam pemodelan. Peta kesesuaian lahan sawah melibatkan teknik multikriteria dan Weigthed Linear Combination (WLC). Pemodelan membutuhkan intervensi kebijakan yang memanfaatkan hasil analisis Interpretive Structural Modelling (ISM) yaitu sub-elemen kunci penyebab dan pengendalian konversi lahan sawah. Intervensi pemodelan juga melibatkan hasil kategorisasi adaptasi petani yang diperoleh dari 9 informan kunci (in-depth interview) dan diskripsi statistik hasil survei 164 responden (purposive sampling). Pemodelan membangun 3 Model dengan intervensi kebijakan parameter yang berbeda. Validasi model menggunakan nilai Akurasi Keseluruhan (Overall Accuracy) dari matriks perbandingan antara prediksi PLTL tahun 2014 dengan PLTL aktual tahun 2014. Hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) terjadi pola perubahan PLTL sawah menjadi PLTL kawasan industri, permukiman/tempat kegiatan, perkebunan/kebun, tambak, sedangkan PLTL non-sawahyang berubah menjadi PLTL sawah adalah perkebunan/kebun. Tambak, tegalan/ladang. Bobot perubahan PLTL sawah menjadi kebun adalah 0,96, bobot PLTL sawah menjadi permukiman/tempat kegiatan adalah 0,83, bobot PLTL Sawah menjadi tambak sebesar 0,4, dan bobot perubahan PLTL sawah menjadi industri adalah 0,55. Sedangkan pertumbuhan PLTL sawah dari PLTL hutan mempunyai bobot 0,34, dari PLTL kebun 0,47, dari PLTL permukiman 0,12, dan dari PLTL tegalan/ladang sebesar 0,07. Analisis ISM menghasilkan sub-elemen kunci “peningkatan kebutuhan ekonomi petani” sebagai penyebab utama konversi lahan sawah dan sub-elemen kunci
Keyword: adaptasi petani, Cellular Automata, konversi lahan, multikriteria, penggunaan lahan/tutupan lahan

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: