Judul: Desain dan Implementasi Analisis Ketidakpastian untuk Deforestasi di Wilayah Kalimantan
Abstrak: Sehubungan dengan kegiatan REDD+ (pengurangan emisi dari deforestasi, degradasi hutan, pengelolaan hutan lestari, konservasi dan peningkatan stok karbon hutan), informasi deforestasi adalah salah satu parameter yang sangat penting karena merupakan komponen dari data aktivitas yang diperlukan. Tujuan dari penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menerapkan analisis ketidakpastian untuk deforestasi di wilayah Kalimantan. Ini termasuk penilaian akurasi yang menginformasikan seberapa baik peta deforestasi yang dihasilkan, membantu pengguna memahami kegunaan peta deforestasi, pentingnya desain pengambilan sampel, dan ukuran sampel yang sesuai. Penelitian ini menggunakan data deforestasi dari tiga sumber, yaitu INCAS (2000-2012), KLHK (2000-2015), dan GFC (2000-2015). Selain itu, citra beresolusi tinggi, yaitu SPOT 6 tahun 2015, juga digunakan untuk menguji keakuratan peta deforestasi yang dihasilkan dari tiga sumber peta tersebut. Untuk mendukung penelitian ini, alat yang digunakan yaitu ArcGIS untuk analisis spasial peta tematik dan Microsoft Excel untuk pengolahan data. Pengambilan sampel acak dan sistematis sederhana dengan 3 ukuran plot (25m x 25m, 50m x 50m, dan 100m x 100m) dan jarak antar plot (1km, 2km, 3km, 4km, 5km, 10km, dan 20km) diterapkan untuk mengalokasikan plot sampel untuk penilaian akurasi peta deforestasi dengan menggunakan matriks kesalahan. Pengukuran akurasi berasal dari matriks kesalahan dengan interval keyakinan masing-masing termasuk akurasi pabrikan, akurasi pengguna, akurasi keseluruhan, kappa cohen, dan juga nilai ketidakpastian. Hasil menunjukkan bahwa nilai akurasi keseluruhan yang dihasilkan di setiap sumber data yaitu INCAS, MoEF, dan GFC mengindikasikan bahwa data dan informasi deforestasi yang dirilis relatif moderat. Desain sampling dengan ukuran plot 100m x 100m dan jarak plot 1km, 2 km, 3km, 4km, 5km dan 10 km memenuhi kriteria untuk digunakan sebagai dasar penilaian akurasi data deforestasi tersebut. Berdasarkan analisis uji t, desain sampling acak lebih baik daripada desain sampling sistematis. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa desain sampling acak dengan ukuran plot 100m x 100m dan jarak plot maksimum 10 km harus dipilih sebagai desain dalam penerapan analisis ketidakpastian untuk deforestasi di wilayah Kalimantan dengan nilai ketidakpastian yang dihasilkan tidak lebih dari 6,35%.
Keyword: deforestasi, analisis ketidakpastian, desain sampling, penilaian akurasi, Kalimantan

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: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: