Judul: Spatial Modeling on Deforestation in Lombok Island, Nusa Tenggara Barat, Period 2000 ~ 2010.
Abstrak: Deforestasi yang tidak terkendali merupakan ancaman yang serius bagi keberadaan hutan dan kehutanan. Akan tetapi proses perubahan hutan menjadi non-hutan merupakan sebuah keniscayaan. Seiring dengan peningkatan jumlah penduduk dan perkembangan ekonomi, kebutuhan akan lahan untuk bercocok tanam, tempat tinggal, dan perdagangan serta industri semakin meningkat. Kebutuhan akan lahan tersebut umumnya mendesak areal-areal hutan sehinga menyebabkan terjadinya deforestasi. Di Indonesia, pada periode 1997~2000 terjadi laju deforestasi yang cukup signifikan yaitu mencapai rata-rata sebesar 2,8 juta Ha dan menurun kembali pada periode 2000~2005 menjadi sebesar 1,08 juta Ha. Di NTB perambahan hutan telah mencapai 1.481,3 Ha dan bahkan di beberapa tempat perambahan hutan semakin meluas khususnya di Sesaot, Suwela dan beberapa lokasi pulau Sumbawa (Dishut NTB 2000 dalam Bunet 2008). Sedangkan area illegal logging di NTB mencapai 3.900 Ha pada 2002 (Bunet 2008). Deforestasi dapat menimbulkan dampak besar bagi lingkungan, seperti pemanasan global, banjir, dan longsor seperti yang terjadi di beberapa wilayah di Indonesia pada akhir-akhir ini. Berkenaan dengan hal tersebut, maka diperlukan suatu penelitian tentang pemodelan spasial deforestasi untuk mengetahui kerentanan terjadinya deforestasi secara spasial, sebaran lokasi-lokasi yang rentan terhadap deforestasi, serta faktor-faktor apa saja yang memberikan konstribusi yang sangat signifikasn terhadap deforestasi. Penelitian ini dilakukan di Pulau Lombok, Nusa Tenggara Barat dengan pendekatan pemodelan spasial. Pembangunan model spasial deforestasi dilakukan menggunakan model regresi logistik. Peubah (y) adalah 0 dan 1, dimana 1 merupakan terjadinya deforestasi dan 0 merupakan tidak terjadinya deforestasi. Peubah bebas terdiri atas jarak jalan, jarak tepi hutan, dan kelerengan. Jarak jalan dan jarak tepi hutan diperoleh dari hasil operasi buffering, sedangkan kelerengan diperoleh dari hasil import data raster di IDRISI. Model dibangun berdasarkan kejadian deforestasi antara tahun 2000 dan 2005, dengan persamaan yaitu Logit (kejadian Deforestasi) = -0,2810 – 0,001347 Jarak Jalan (m) – 0,000462 Jarak Tepi Hutan (m) + 0,179721 Kelerengan (%). Perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini adalah ArcView GIS 3.3, Arc Map, ERDAS Image 9.1, IDRISI Kilimanjaro, dengan perangkat kerasnya adalah laptop dan printer. Penelitian ini menemukan bahwa kejadian deforestasi dipengaruhi oleh 3 faktor utama yaitu: jarak jalan, jarak tepi hutan dan kelerengan. Hasil validasi deforestasi antara tahun 2005~2010 menunjukkan bahwa tingkat keakuratan model yang dibangun cukup baik yaitu sebesar 97%.
Keyword: 

Judul: Model Spasial Deforestasi di Provinsi Jambi
Abstrak: Dalam dua dekade terakhir, deforestasi telah menjadi masalah internasional karena perannya pada perubahan iklim. Penelitian ini menjelaskan pemodelan spasial untuk memprediksi deforestasi di Provinsi Jambi. Tujuan penelitian utama adalah untuk mengetahui model spasial terbaik untuk memprediksi deforestasi dengan mempertimbangkan konteks spasial. Data utama yang digunakan untuk analisis meliputi gambar Landsat Multitemporal yang diperoleh pada tahun 1990, 2000, dan 2011, peta tutupan lahan yang diterbitkan oleh Departemen Kehutanan, data statistic, dan pembuktian lapang. Sebelum melakukan analisis lainnya, semua kecamatan di wilayah studi digolongkan menjadi dua tipologi atas dasar faktor-faktor sosial dan ekonomi dengan menggunakan pendekatan clustering, yaitu deforestasi kecepatan rendah dan kecepatan tinggi. Model spasial dikembangkan dengan menggunakan metode least-square. Studi ini menemukan bahwa model spasial deforestasi untuk wilayah deforestasi kecepatan rendah Logit (Deforestasi) = -2,7046 - 0,000397 * JH90 (jarak dari tepi hutan tahun 1990) + 0,000002 * JJ (jarak dari jalan) - 0,000111 * JKBN90 (jarak dari real tepi tanaman tahun 1990) + 0,000096 * JP90 (jarak dari tepi tanaman pertanian tahun 1990) + 0,044227 * PDK90 (kepadatan penduduk tahun 1990) + 0,148187 * E (elevasi) - 0,131178 * S (kemiringan), sedangkan untuk wilayah deforestasi kecepatan tinggi Logit (Deforestasi) = -9,1727 - 0,000788 * JH90 (jarak dari tepi hutan tahun 1990) - 0,000065 * JJ (jarak dari jalan) - 0,000091 * JKBN90 (jarak dari tepi perkebunan tahun 1990) + 0,000005 * JP90 (jarak dari tepi tanaman pertanian tahun 1990) - 0,070372 * PDK90 (kepadatan penduduk tahun 1990) + 11,268539 * E (elevasi) - 1,495198 * S (kemiringan). Model deforestasi kecepatan rendah dan kecepatan tinggi masing-masing memiliki ROC (Karakteristik Operasi Relatif) dari 91,32% dan 99,08%. Studi ini menyimpulkan bahwa tipologi dapat dibuat atas dasar kepadatan penduduk. Tingkat deforestasi secara signifikan dipengaruhi oleh aksesibilitas (jarak dari tepi hutan, jarak dari tepi perkebunan, tepi dari lahan pertanian), kondisi biofisik (elevasi dan kemiringan) serta kepadatan penduduk.
Keyword: clustering, deforestasi, gambar landsat multitemporal, model spasial, tipologi

Judul: Perbandingan metode PEG-amonium sulfat dan PEG-kloroform untuk ekstraksi dan purifikasi imunoglobulin Y(IgY) kuning telur
Abstrak: Metode ekstraksi protein kuning telur dengan polyethylene glycol (PEG) yang dikombinasi dengan amonium sulfat (metode P-A) dan PEG dengan kloroform (metode P-C) merupakan metode yang relatif sederhana dan murah. Pada metode P-A, kuning telur yang telah dilarutkan, dilakukan pengendapan protein dengan amonium sulfat. Sedangkan pada metode P-C, pengendapan protein dengan PEG dan pengendapan lipid dengan kloroform. Konsentrasi total IgY (IgY kasar) yang didapat dari metode P-A adalah 53,40% (w/v) sedangkan dengan metode P-C adalah 50,48%. Setelah dilakukan pemurnian dengan teknik kolom kromatografi gel filtrasi, konsentrasi IgY yang dapat dicapai dengan metode P-A adalah 3,44 mg/ml dan 1,39 mg/ml dengan metode P-C. Konsentrasi IgY dengan metode P-A lebih besar daripada metode P-C namun pada metode P- A banyak mengandung protein lain yang jumlahnya lebih banyak daripada metode P-C.
Keyword: