Judul: Model Spasial Potensi Deforestasi 2020 & 2024 dan Pendekatan Pencegahannya
Abstrak: Kalimantan Timur periode 2006 – 2016 mengalami deforestasi rata-rata pertahun sebesar 70.091,7 ha. Kabupaten Kutai Barat merupakan kabupaten dengan kondisi wilayah tutupan hutan tinggi dengan laju deforestasi tinggi. Penggerak roda perekonomian utama di Kabupaten Kutai Barat merupakan tambang barubara dan perkebunan kelapa sawit, dimana kedua sektor ini merupakan pendorong utama deforestasi yang terjadi di Kalimantan Timur. Tujuan dari penelitian ini adalah Membuat model spasial distribusi potensi deforestasi tahun 2020 dan 2024, Analisa faktor pendorong deforestasi, menyusun dan memetakan pendekatan penurunan deforestasi. Pemodelan deforestasi dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak MaxEnt dan Zonation. Pemodelan menggunakan data sampel deforestasi dari peta tutupan lahan/hutan tahun 2009, 2013 dan 2016 dan data spatsial variabel lingkungan diantaranya: jarak dari jalan, jarak dari permukiman, jarak dari deforestasi sebelumnya, elevasi, RTRW, konsesi perkebunan sawit, konsesi HPH, konsesi HTI, konsesi tambang dan kepadatan penduduk. Laju deforestasi dihitung dengan menggunakan formula Puyravaud (2003) dan digunakan untuk menduga potensi deforestasi pada tahun 2020 dan 2024. Faktor pendorong deforestasi dianalisa dari hasil matrik perubahan hutan dan lahan. Pendekatan strategi pencegahan atau pengurangan deforestasi dengan overlay hasil pemodelan potensi deforestasi tahun 2020 & 2024 dengan peta pola ruang RTRW. Model yang dihasilkan memilki kinerja yang bagus dengan nilai AUC 0,873 dengan standar deviasi 0,023. Hasil validasi menunjukan akurasi yang sangat bagus untuk prediksi luasan yang akan terdeforestasi sebesar 94%, akurasi distribusi spasial model sebesar 31%. Variabel lingkungan yang memiliki kontribusi cukup tinggi terhadap hasil pemodelan adalah jarak dari deforestasi sebelumnya 37,4%, konsesi perkebunan sawit sebesar 26,9% dan jarak dari permukiman sebesar 14,1%. Potensi deforestasi di kabupaten Kutai Barat dengan menggunakan laju deforestasi sebesar 2,46%, kabupaten Kutai Barat berpotensi terdeforestasi sebesar 85.908 ha dari tahun 2016 sampai 2020 dan 171.778 ha sampai tahun 2024. Kebutuhan lahan untuk perkebunan sawit, lahan pertanian, kebun karet, HTI dan tambang menjadi pendorong terjadinya deforestasi. Perkebunan sawit, kebun karet, lahan pertanian dan tambang juga menjadi pendorong tidak lansung terjadinya deforestasi di kabupaten Kutai Barat. Pendekatan pencegahan deforestasi berdasarkan kawasan pada pola ruang RTRW Kabupaten Kutai Barat. Pemberian izin perhutanan social diharapkan dapat mencegah potensi deforestasi sampai 120.861 ha yang berada pada KBK Hutan Produksi, KBK Hutan Produksi Terbatas dan Hutan Lindung. Program intensifikasi penggunaan lahan masyarakat diharapkan dapat memberkan kontribusi pengurangan deforestasi sebesar 30.316 ha pada KBNK Pertanian Lahan Kering. Penerapan KBKT pada KBNK Perkebunan diharapkan dapat mencegah potensi deforestasi sebesar 20.120 ha.
Keyword: model deforestasi, MaxEnt, Kutai Barat

Judul: Model Spasial Potensi Deforestasi 2020 & 2024 dan Pendekatan Pencegahannya, Kabupaten Kutai Barat
Abstrak: Kalimantan Timur periode 2006 – 2016 mengalami deforestasi rata-rata pertahun sebesar 70.091,7 ha. Kabupaten Kutai Barat merupakan kabupaten dengan kondisi wilayah tutupan hutan tinggi dengan laju deforestasi tinggi. Penggerak roda perekonomian utama di Kabupaten Kutai Barat merupakan tambang barubara dan perkebunan kelapa sawit, dimana kedua sektor ini merupakan pendorong utama deforestasi yang terjadi di Kalimantan Timur. Tujuan dari penelitian ini adalah Membuat model spasial distribusi potensi deforestasi tahun 2020 dan 2024, Analisa faktor pendorong deforestasi, menyusun dan memetakan pendekatan penurunan deforestasi. Pemodelan deforestasi dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak MaxEnt dan Zonation. Pemodelan menggunakan data sampel deforestasi dari peta tutupan lahan/hutan tahun 2009, 2013 dan 2016 dan data spatsial variabel lingkungan diantaranya: jarak dari jalan, jarak dari permukiman, jarak dari deforestasi sebelumnya, elevasi, RTRW, konsesi perkebunan sawit, konsesi HPH, konsesi HTI, konsesi tambang dan kepadatan penduduk. Laju deforestasi dihitung dengan menggunakan formula Puyravaud (2003) dan digunakan untuk menduga potensi deforestasi pada tahun 2020 dan 2024. Faktor pendorong deforestasi dianalisa dari hasil matrik perubahan hutan dan lahan. Pendekatan strategi pencegahan atau pengurangan deforestasi dengan overlay hasil pemodelan potensi deforestasi tahun 2020 & 2024 dengan peta pola ruang RTRW. Model yang dihasilkan memilki kinerja yang bagus dengan nilai AUC 0,873 dengan standar deviasi 0,023. Hasil validasi menunjukan akurasi yang sangat bagus untuk prediksi luasan yang akan terdeforestasi sebesar 94%, akurasi distribusi spasial model sebesar 31%. Variabel lingkungan yang memiliki kontribusi cukup tinggi terhadap hasil pemodelan adalah jarak dari deforestasi sebelumnya 37,4%, konsesi perkebunan sawit sebesar 26,9% dan jarak dari permukiman sebesar 14,1%. Potensi deforestasi di kabupaten Kutai Barat dengan menggunakan laju deforestasi sebesar 2,46%, kabupaten Kutai Barat berpotensi terdeforestasi sebesar 85.908 ha dari tahun 2016 sampai 2020 dan 171.778 ha sampai tahun 2024. Kebutuhan lahan untuk perkebunan sawit, lahan pertanian, kebun karet, HTI dan tambang menjadi pendorong terjadinya deforestasi. Perkebunan sawit, kebun karet, lahan pertanian dan tambang juga menjadi pendorong tidak lansung terjadinya deforestasi di kabupaten Kutai Barat. Pendekatan pencegahan deforestasi berdasarkan kawasan pada pola ruang RTRW Kabupaten Kutai Barat. Pemberian izin perhutanan social diharapkan dapat mencegah potensi deforestasi sampai 120.861 ha yang berada pada KBK Hutan Produksi, KBK Hutan Produksi Terbatas dan Hutan Lindung. Program intensifikasi penggunaan lahan masyarakat diharapkan dapat memberkan kontribusi pengurangan deforestasi sebesar 30.316 ha pada KBNK Pertanian Lahan Kering. Penerapan KBKT pada KBNK Perkebunan diharapkan dapat mencegah potensi deforestasi sebesar 20.120 ha.
Keyword: model deforestasi, MaxEnt, Kutai Barat

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: