Judul: Analisis Risiko Tanah Longsor di Kabupaten Cianjur
Abstrak: Longsor merupakan salah satu bencana alam yang sering terjadi di Indonesia terutama pada musim hujan dan umumnya terjadi pada wilayah dengan topografi berupa perbukitan serta pegunungan. Kabupaten Cianjur merupakan salah satu wilayah di Jawa Barat yang memiliki potensi tanah longsor tinggi, dan berada pada zona gerakan tanah menengah sampai tinggi. Cianjur telah mengalami 33 kali kejadian longsor di sepanjang tahun 2002-2007. Dampak longsor yang terjadi setiap tahun di Kabupaten Cianjur, antara lain mengakibatkan kerusakan sarana dan infrastruktur, kerugian materiil bahkan dapat menimbulkan korban jiwa, dimana risiko tersebut akan ditanggung oleh masyarakat yang terkena bencana. Mengingat potensi tanah longsor yang tinggi di Kabupaten Cianjur dan adanya risiko yang ditimbulkan dari bahaya longsor tersebut, serta belum tersedianya data terkait risiko tanah longsor di kabupaten ini, maka diperlukan studi untuk mengetahui sebaran risiko tanah longsor di wilayah ini. Dengan ketersediaan data dan informasi keruangan berupa peta bahaya dan peta risiko longsor di Kabupaten Cianjur, diharapkan dapat dimanfaatkan oleh pemerintah daerah untuk penanggulangan bencana. Tujuan penelitian ini adalah untuk 1) Mengidentifikasi dan menganalisis faktor yang paling berpengaruh terhadap bahaya tanah longsor di Kabupaten Cianjur; 2) Menganalisis dan memetakan daerah bahaya tanah longsor di Kabupaten Cianjur; 3) Menganalisis dan memetakan daerah risiko tanah longsor di Kabupaten Cianjur; dan 4) Membuat upaya mitigasi tanah longsor di Kabupaten Cianjur. Metode yang digunakan untuk mengidentifikasi dan menganalisis faktor yang paling berpengaruh terhadap bahaya tanah longsor di Kabupaten Cianjur, terdiri dari dua cara yaitu analisis statistik dan rasional. Analisis faktor secara statistik dilakukan dengan regresi logistik biner dan menggunakan software SPSS serta Idrisi. Analisis kerentanan tanah longsor menggunakan kriteria dasar BNPB 2012, namun kriteria tersebut dimodifikasi sesuai dengan definisi kerentanan yang digunakan pada penelitian ini. Perhitungan kerentanan tanah longsor mengacu pada Perka BNPB No.02 tahun 2012, yang menghasilkan persamaan yaitu VL =((0.40* SOS) + (0.25 * FSK) + (0.25 * EKO) + (0.1 * LGK)). Perhitungan risiko tanah longsor menggunakan persamaan R = H x V x E, mengacu pada kriteria BNPB 2012 yang dimodifikasi dengan menambahkan elemen risiko (E). Berdasarkan hasil analisis faktor dari regresi logistik biner dan analisis rasional menunjukkan bahwa curah hujan merupakan faktor utama yang berpengaruh terhadap terjadinya tanah longsor di Kabupaten Cianjur. Kemiringan lereng juga menjadi faktor penentu terjadinya longsor dari ketiga hasil analisis faktor. Selanjutnya persamaan yang diperoleh dari hasil analisis faktor digunakan untuk membuat peta bahaya longsor di Kabupaten Cianjur. Tingkat bahaya longsor di Kabupaten Cianjur bervariasi dari kelas sangat rendah sampai sangat tinggi. Berdasarkan data luasannya, kelas bahaya longsor sangat rendah dan rendah mendominasi peta bahaya longsor hasil regresi logistik biner di SPSS dan di Idrisi. Peta bahaya longsor hasil analisis rasional menunjukkan bahwa wilayah penelitian didominasi oleh kelas tinggi (25.12%) dan sedang (24.50%) dimana kelas bahaya sedang menyebar di seluruh kecamatan di Kabupaten Cianjur. Peta bahaya tanah longsor hasil analisis regresi logistik biner di Idrisi digunakan untuk analisis risiko tanah longsor di Kabupaten Cianjur, karena mempunyai nilai koefisien determinan terbesar (R2=0.980). Berdasarkan peta bahaya hasil regresi logistik biner di Idrisi, kelas bahaya longsor sedang sampai sangat tinggi terdapat di bagian tengah dan bagian utara Kabupaten Cianjur. Tingkat risiko longsor sangat tinggi dan
Keyword: longsor, bahaya, kerentanan, risiko, Cianjur

Judul: Modeling Spasial Kerentanan Longsor. (Studi Kasus Di Propinsi Jawa Barat, Indonesia).
Abstrak: Indonesia sering terkena tanah longsor yang disebabkan oleh hujan dan gempa bumi. Selama periode tahun 1981-2007, frekuensi kejadian longsor tahunan bervariasi dengan rata-rata 49 kejadian per tahun. Ini dilaporkan oleh (Chrisanto et al., 2008). Ada juga informasi berdasarkan katalog global yang telah disajikan oleh (Kirschbaum et al., 2009) di mana pada tahun 2003 dan 2007-2009 ada laporan kejadian 97 tanah longsor di Indonesia yang mengakibatkan 872 kerusakan. Juga dalam periode 2011-2012, di mana pada tahun 2011 ada sekitar 29 kejadian yang terjadi di Jawa Barat. Dan pada tahun 2012, hampir seluruh daerah di Indonesia mengalami longsor tanah akibat intensitas curah hujan yang tinggi dan sistem tektonik yang aktif pada saat itu (Badan Geologi, 2011, 2012). Jumlah kematian di Indonesia yang disebabkan oleh tanah longsor juga tinggi. Penelitian yang dilakukan oleh (Petley, 2007) menunjukan bahwa pada tahun 2007, jumlah total korban jiwa yang disebabkan oleh tanah longsor di Indonesia sendiri adalah 465 jiwa ini angka merupakan tertinggi kedua disamping China. Karena tingginya kejadian tanah longsor dan jumlah korban jiwa akibat longsor, ada kebutuhan dari strategi mitigasi di Indonesia untuk mencegah bencana longsor di masa depan. Salah satu strategi mitigasi adalah pemetaan kerentanan longsor. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode permodelan spasial dalam kerentanan longsor yang dapat menemukan area kerentanan longsor berdasarkan analisis data. Hasil penelitian dapat menunjukan faktor-faktor utama penentu kejadian longsor di wilayah penelitian, memprediksi area yang rawan longsor, dan menghasilkan peta kerentanan area yang rawan longsor dalam daerah penelitian. Penelitian ini dilakukan di wilayah dengan batas administrasi meliputi 4 kabupaten di Jawa Barat, yaitu Kabupaten Cianjur, Kabupaten Bandung Barat, Kabupaten Bandung, dan Kabupaten Garut. Wilayah penelitian ini dipilih karena wilayah dengan karakteristik pegunungan di Propinsi Jawa Barat merupakan daerah yang paling besar dengan kemungkinan terjadinya longsor. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah peta digital dalam format vektor meliputi peta penggunaan lahan/ tutupan lahan, peta jenis tanah, peta geologi, peta jenis iklim, peta curah hujan tahunan, peta landsystem, peta sungai, dan data longsor. Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah komputer, software GIS, software statistik SPSS, Microsoft office (MS Word, dan MS Excel), dan GPS. Setiap faktor-faktor tanah longsor diberi skor berskala berdasarkan korelasi masing-masing faktor dengan kepadatan longsor. Metode yang digunakan dalam analisis ini adalah analisis regresi dan analisis korelasi dalam menentukan faktor yang harus di analisis, dan Principal Component Analysis (PCA) dalam menentukan bobot masing-masing faktor. Dari 9 faktor tanah longsor yang dipilih untuk analisis, berdasarkan hasil penentuan bobot, komponen utama 1 sampai komponen utama 8 dapat menjelaskan 96% dari total varian data. Komponen ini juga memberikan hasil akurasi keseluruhan terbaik untuk kelas kerentanan yang dibagi dalam 3 kelas sebesar 68.20%. Persamaan matematika yang diperoleh dalam penelitian ini adalah: Landslide Susceptibility Index (LSI) = 0.231 * Penggunaan/Tutupan Lahan + 0.188 * Kemiringan Lereng + 0.112 * Jarak Terhadap Sungai + 0.107 * Tipe Jenis Tanah + 0.100 * Curah Hujan Tahunan + 0.073 * Kepadatan Penduduk + 0.068 * Umur Geologi + 0.066 * Tipe Iklim + 0.054 * Geomorfologi. Hasil penentuan bobot menyimpulkan pangkat setiap faktor dalam kontribusi terhadap kejadian longsor di wilayah penelitian. Berdasarkan penentuan bobot, faktor
Keyword: Kerentanan Longsor, Modeling Spasial, PCA, Propinsi Jawa Barat

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: