Judul: Perencanaan Ruang Berwawasan Mitigasi Bencana Kebakaran Hutan dan Lahan: Studi Kasus di Provinsi Kalimantan Tengah
Abstrak: Bencana kebakaran hutan dan lahan (KARHUTLA) menjadi permasalahan serius dalam keberlangsungan kehidupan. Bagaimana mitigasi bencana KARHUTLA untuk menuju zero fire? Berbagai upaya mitigasi telah dilakukan namum belum dapat menemukan solusi yang efektif untuk penanggulangan bencana KARHUTLA. Mitigasi yang dilakukan selama ini belum terintegrasi dengan perencanaan ruang. Penelitian ini melakukan studi kasus di wilayah Provinsi Kalimantan Tengah dengan pertimbangan bencana tersebut terjadi di setiap tahunnya. Penelitian ini bertujuan untuk membangun tipologi karakteristik wilayah, model spasial kerawanan KARHUTLA, dan rumusan kebijakan perencanaan ruang berwawasan mitigasi bencana KARHUTLA. Penelitian menggunakan metode kuantitatif melalui penggunaan analisis klaster, regresi logistik dan tumpang susun dengan rencana tata ruang periode tahun 2015 ˗ 2035. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sosial, ekonomi dan biofisik dari kisaran tahun 2007 ˗ 2018 serta informasi tambahan sepertihalnya rencana tata ruang wilayah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Provinsi Kalimantan Tengah memiliki karakteristik umum wilayah yang terbagi menjadi dua tipologi. Tipologi 1 adalah wilayah yang memiliki intensitas kebakaran yang tinggi, sedangkan tipologi 2 adalah wilayah yang memiliki intensitas kebakaran rendah. Adapun dari hasil analisis diperoleh 5 (lima) peubah yang terpilih sebagai dasar pemisahan klas tipologi yaitu jumlah penduduk, PDRB perkapita, laju pertambahan luas lahan pertanian, laju deforestasi, dan panjang jalan. Pembangunan model tipologi berdasarkan laju penambahan luas lahan pertanian menjadi peubah terbaik, memiliki akurasi sebesar 86% terhadap kejadian KARHUTLA. Pembangunan model spasial KARHUTLA menggunakan peubah antara lain jumlah penduduk (x1), kepadatan penduduk (x2), jumlah petani (x3), jumlah buruh (x4), PDRB perkapita (x5), laju PDRB perkapita (x6), jarak dari permukiman (x7), jarak dari jalan (x8), jarak dari sungai (x9), jarak dari tutupan semak belukar (x10), jarak dari tutupan hutan (x11), jarak dari HGU (x12), jarak dari kawasan hutan lindung (x13), jarak dari kawasan konservasi (x14), jarak dari kawasan hutan produksi terbatas (x15), jarak dari kawasan hutan produksi (x16), jarak dari kawasan hutan produksi dapat dikonversi (x17), jarak dari lahan gambut (x18), ketinggian tempat (x19), slope (x20). Persamaan yang dihasilkan adalah logit = 7,185 – 0,149x2 + 0,038x3 + 0,060x5 – 0,071x6 – 0,087 x7 – 0,459x8 – 0,076x9 – 0,453x10 + 0,049x11 – 0,032x12 – 0,019x13 + 0,097x14 + 0,052x15 – 0,028x16 + 0,089x17 – 0,100x18 – 0,222x19. Adapun analisis yang dilakukan menghasilkan nilai VIF < 10, uji regresi logistik memiliki nilai uji Hosmer and Lemeshow test > 0,05 (taraf signifikan) dan Nagelkerke R2 sebesar 90 %, uji sensitifitas model sebesar 98,9 % selanjutnya akurasi dibandingkan data faktual sebesar 78 %. Dari serangkaian uji yang dilakukan model spasial KARHUTLA memiliki kelayakan yang baik (robust) dalam menjelaskan kejadian faktual. Spasial probabilitas dan prediksi KARHUTLA pada tahun 2019 – 2029 diperoleh dengan memanfaatkan model yang telah dibangun di atas. Penelitian ini merekomendasikan bahwa pembangunan model tipologi dapat didasarkan dari peubah jumlah penduduk, PDRB per kapita, laju pertambahan luas lahan pertanian, deforestasi dan panjang jalan. Model prediksi spasial KARHUTLA digunakan sebagai upaya mitigasi dan early warning terhadap bencana KARHUTLA. Selanjutnya, penelitian ini menawarkan berbagai opsi dalam strategi kebijakan mitigasi bencana KARHUTLA secara efektif dan efisien menuju zero fire yaitu terkait pengaturan right, aksesibilitas, pemeliharaan tutupan lahan melalui investasi hijau dan reboisasi serta reforestasi, pertimbangan resettlement dan pertimbangan
Keyword: kebakaran hutan dan lahan, tipologi, model spasial, perencanaan ruang, mitigasi kebencanaan

Judul: Model Klasifikasi Potensi Kebakaran Hutan dan Lahan (Karhutla) berdasarkan Data Patroli Karhutla
Abstrak: Salah satu upaya yang dilakukan oleh Kementerian Kehutanan (Kemenhut) untuk mencegah terjadinya kebakaran hutan adalah melaksanakan kegiatan patroli kebakaran hutan dan lahan. Penelitian ini menganalisis data patroli kebakaran hutan yang telah diolah ke dalam basis data spasial pada penelitian sebelumnya dengan teknik klasifikasi menggunakan pohon keputusan. Data yang digunakan adalah data patroli kebakaran hutan dan lahan wilayah Sumatra dan Kalimantan tahun 2016. Klasifikasi dilakukan menggunakan metode pohon keputusan dengan algoritme C5.0 untuk mengetahui potensi terjadinya kebakaran hutan. Model klasifikasi terbaik untuk pohon keputusan memiliki akurasi 86.46% untuk dataset Sumatra dan 93.01% untuk dataset Kalimantan. Karakteristik area titik panas yang berpotensi tinggi terjadi kebakaran hutan pada wilayah Sumatra adalah wilayah dengan kondisi vegetasi yang kering, kedalaman gambut lebih besar dari 4 m, dan jenis vegetasinya adalah sawit. Karakteristik area titik panas yang berpotensi tinggi terjadi kebakaran hutan wilayah Kalimantan adalah area yang memiliki curah hujan berada pada rentang 0 mm sampai dengan 16 mm, kondisi vegetasi pada wilayah titik panas adalah kering, dan arah angin berada pada rentang 80o sampai dengan 280o.
Keyword: model klasifikasi, pohon keputusan, potensi kebakaran hutan dan lahan

Judul: Optimization of Alginate-Chitosan Microcapsules Formation for Leydig Cells Encapsulation
Abstrak: Hypogonadism is a clinical condition characterized by low concentrations of testosterone. It is caused by malfunction of Leydig cells in producing testosterone. Encapsulation method will protect the transplanted cells from the immune system rejection. The aims of this study was to optimize the formation of microcapsules for Leydig cells encapsulation. The microcapsules were made of alginate and chitosan as the first and the second coating agents, respectively. The result showed that the minimum concentration of alginate was 1.5% (w/v) with a viscosity of 33.8 cPs, resulted spherical microcapsules with diameters of 230-270 µm. The optimum concentration of chitosan as the second coating agent was 0.5% (w/v), resulted spherical microcapsule with mechanical stability in 4 hours. Leydig cells can be trapped inside the capsule with a density that proportional with concentration of cells used in the encapsulation.
Keyword: