Judul: Deteksi Perubahan Penggunaan Lahan Di Kabupaten Lampung Barat
Abstrak: Perubahan penggunaan lahan merupakan suatu proses perubahan dari penggunaan lahan sebelumnya ke penggunaan lahan lain yang bersifat permanen maupun sementara dan dapat berdampak positif maupun negatif. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui pola penggunaan lahan dan perubahannya pada periode 2000-2010 dan prediksi penggunaan lahan Kabupaten Lampung Barat tahun 2030 dengan metode Artificial Neural Network (ANN) serta melihat ketidakselarasan alokasi pemanfaatan lahan RTRWK terhadap penggunaan lahan. Perubahan penggunaan lahan pada periode 2000-2010 menunjukkan bahwa hutan lahan kering primer berkurang drastis seluas 15.578 ha, sementara pertanian lahan kering campur semak bertambah seluas 25.943 ha. Prediksi penggunaan lahan tahun 2030 menggunakan ANN mengindikasikan bahwa terjadi penurunan luas penggunaan lahan hutan lahan kering primer (26.118 ha), belukar (17.624 ha), hutan lahan kering sekunder (798 ha), belukar rawa (294 ha), rumput (87 ha ) dan tanah kosong (85 ha), sedangkan pertambahan luas terjadi pada penggunaan lahan pertanian lahan kering campur semak (42.966 ha), pertanian lahan kering (1.296 ha), pemukiman (582 ha) dan sawah (162 ha). Analisis ketidakselarasan penggunaan lahan menghasilkan bahwa terdapat 197.709 ha (39,42%) penggunaan lahan di tahun 2030 tidak selaras terhadap peruntukan lahan dalam RTRWK. Ketidakselarasan pemanfaatan lahan terbesar terjadi di peruntukan Taman Nasional Bukit Barisan Selatan (TNBBS) sebesar 94.796 ha (18,90%).
Keyword: Artificial Neural Networks (ANN), ketidakselarasan, pemodelan perubahan penggunaan lahan, perubahan penggunaan lahan

Judul: Land Use Change Modelling using Artificial Neural Network (A Case Study of Bengkalis District, Riau Province).
Abstrak: Perubahan penggunaan lahan merupakan semua bentuk intervensi (campur tangan) manusia terhadap lahan dalam rangka memenuhi kebutuhan hidup baik materiil maupun spiritual. Perubahan tersebut akan terus berlangsung sejalan dengan meningkatnya jumlah dan aktifitas penduduk dalam menjalankan kehidupan ekonomi, sosial dan budaya. Sebagian besar penelitian untuk menganalisis perubahan penggunaan lahan ke depan didasarkan pada penggunaan suatu model. Pemodelan perubahan penggunaan lahan merupakan suatu metode atau pendekatan yang dapat digunakan untuk memahami penyebab dan dampak yang ditimbulkan dari perubahan yang bersifat dinamis tersebut. Metode Artificial Neural Network (ANN) digunakan dalam penelitian ini untuk menentukan lokasi atau daerah mana saja dari penggunaan lahan hutan dan semak belukar yang berpotensi berubah menjadi perkebunan serta menguji kemampuan prediksi yang akan dihasilkan model. Penelitian ini bertujuan (1) memprediksi penggunaan lahan dan perubahan penggunaan lahan di Kabupaten Bengkalis pada tahun 2000, 2003, 2006 dan 2009, (2) membangun model perubahan penggunaan lahan dengan metode ANN dan (3) proyeksi penggunaan lahan Kabupaten Bengkalis tahun 2018. Penggunaan lahan terbesar di Kabupaten Bengkalis adalah perkebunan dan hutan sekunder. Luas perkebunan mencapai 403.770 ha (48%) pada tahun 2009, sedangkan hutan sekunder memiliki luas 152.700 ha (18%). Pada periode 2000-2003 hutan primer mengalami penurunan luas cukup besar yaitu 210.480 ha. Hutan tanaman dan perkebunan meningkat sebesar 70.040 ha dan 16.100 ha pada periode 2003-2006. Pada periode 2006-2009 hutan sekunder mengalami penurunan luas sangat drastis (167.470 ha) sementara perkebunan dan pertanian luasnya bertambah cukup signifikan berturut-turut 161.650 ha dan 48.190 ha. Hasil pemodelan dengan ANN menunjukkan hasil akurasi yang cukup baik dengan rata-rata 85%. Terlihat bahwa peluang hutan dan semak belukar untuk berubah menjadi perkebunan cukup tinggi, bahkan mencapai nilai 0,99. Proyeksi penggunaan lahan dengan Markov Chain menunjukkan bahwa pada tahun 2018 perkebunan mendominasi hampir 58% dari total luas wilayah di Kabupaten Bengkalis.
Keyword: 

Judul: Pemurnian dan karakterisasi protein inhibitor RNA helikase virus hepatitis C
Abstrak: Hepatitis C virus (HCV) infection is the second most common chronic viral infection in the world with global prevalence. This infection is contribution to chronic hepatitis and liver cirrhosis, often leading to hepatocellular carcinoma. There is no effective drug and vaccine available against HCV. The current standard treatment, a combination of pegylated interferon-α with ribavirin, is limited by its suboptimal response rate in a significant patient population, side effects, and affordability. Therefore, development of effective drug is needed. One approach to find out the candidate of antiviral drug is to discover the inhibitor of enzyme that essential for virus replication, such as RNA helicase. Streptomyces chartreusis 5-095 produce the inhibitor of HCV RNA helicase. The aim of this study was to purify the protein inhibitor which has inhibition activity against ATPase activity of RNA helicase HCV from S. chartreusis 5-095. The supernatant of culture S. chartreusis 5-095 exhibited high inhibiton activity against ATPase activity of RNA helicase HCV (approximately 72%) at 10 days of incubation. The extracellular protein inhibitor was partially purified by procedures of precipitation with ammonium sulfate to 65% saturation and gel filtration (Sephadex G50) using methanol water solution (4:6) as an eluen. The purity of protein inhibitor was monitored by SDS PAGE. The protein inhibitor showed a relative molecular mass were estimated to be 14 kDa and increased the purity 23,08 fold than those of the crude protein. The specific activity and IC50 after purification were 13,1338 U/mg and 0,0767 mg/mL, respectively. The activity of purified protein inhibitor showed its stability over pH range from 5-8 and optimum at pH 7,4. The inhibition activity showed its stability up to 70% at temperature 100 oC. The purified protein inhibitor relatively stable its activity at storage in the range of -20 oC to room temperature for 35 days.
Keyword: