Judul: Pemodelan Spasial untuk Lahan Sawah Berkelanjutan di Kabupaten Gorontalo.
Abstrak: Kabupaten Gorontalo merupakan lumbung padi di Provinsi Gorontalo dengan produksi padi sebesar 147 299 ton (49%). Lahan sawah di Kabupaten Gorontalo merupakan salah satu sumberdaya lahan pertanian yang dapat memberikan manfaat secara ekonomi, sosial dan lingkungan. Populasi penduduk setiap tahunnya mengalami pertumbuhan rata-rata 0.85% sejak tahun 2008-2017. Salah satu prioritas utama dalam upaya percepatan pembangunan daerah adalah pemenuhan infrastruktur wilayah sebagaimana yang tertuang dalam RPJMD Kabupaten Gorontalo tahun 2016-2021. Pertumbuhan penduduk dan percepatan pembangunan secara tidak langsung dapat menyebabkan konversi lahan sawah. Fenomena konversi lahan sawah menimbulkan beberapa kerugian seperti penurunan luas lahan sawah, hilangnya pendapatan usaha tani, berkurangnya produksi beras dan kerugian investasi pemerintah. Sementara itu konsumsi beras terus meningkat seiring bertambahnya jumlah penduduk. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan penggunaan lahan/tutupan lahan tahun 2005, 2010 dan 2015, menganalisis ketersediaan dan kesesuaian lahan yang tersedia untuk padi sawah, menyusun model spasial lahan sawah tahun 2015, 2020, 2025, 2030 dan 2035, menghitung proyeksi kebutuhan luas lahan padi sawah dan ketersediaan beras tahun 2020, 2025, 2030,2035 dan menyusun arahan lahan padi sawah berkelanjutan di Kabupaten Gorontalo. Penggunaan lahan/tutupan lahan tahun 2005, 2010, 2015 dianalisis dari citra satelit Landsat melalui proses interpretasi dan klasifikasi citra serta pengujian akurasi menggunakan persamaan akurasi keseluruhan dan indekss kappa. Ketersediaan dan kesesuaian lahan yang tersedia untuk padi sawah dianalisis menggunakan sistem evaluasi lahan berdasarkan karakteristik dan kriteria persyaratan tumbuh tanaman dengan teknik overlay dan matching. Model spasial lahan sawah dimodelkan menggunakan metode Weighted Linear Combination (WLC) berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG) dan Cellular Automata (CA). WLC merupakan suatu model evaluasi multi kriteria yang digunakan untuk memperoleh peluang perubahan penggunaan lahan/tutupan lahan berdasarkan skenario melalui proses identifikasi himpunan kriteria, standarisasi nilai, pembobotan, skenario dan overlay. Skenario yang dibangun terdiri dari skenario 1, skenario 2 dan skenario 3. Skenario 1 diasumsikan bahwa tidak ada larangan konversi lahan sawah oleh pemerintah daerah. Skenario 2 diasumsikan bahwa ada batasan kebijakan terhadap konversi lahan sawah oleh pemerintah daerah. Skenario 3 diasumsikan bahwa ada kebijakan larangan konversi lahan sawah oleh pemerintah daerah berdasarkan RTRW Kabupaten Gorontalo. Cellular Automata (CA) digunakan untuk memprediksi perubahan penggunaan lahan/tutupan lahan dengan mempertimbangkan sel (30 m x 30 m), kondisi sel (penggunaan lahan/tutupan lahan tahun 2010), ketetanggaan (3 x 3), aturan transisi (IF, THEN) dan waktu/tahun prediksi (2015, 2020, 2025, 2030, 2035). Proyeksi kebutuhan luas lahan sawah dan ketersediaan beras menggunakan persamaan matematis dengan mempertimbangkan jumlah penduduk, produktivitas tanaman padi, konsumsi beras perkapita, resiko gagal panen dan indeks pertanaman (IP). Arahan lahan sawah berkelanjutan disusun atas dasar pemilihan skenario yang paling penting untuk keberlanjutan lahan sawah dalam hal pemenuhan kebutuhan beras di Kabupaten Gorontalo. Hasil uji penggunaan lahan/tutupan lahan diperoleh nilai overall accuracy sebesar 93% dan nilai kappa accuracy sebesar 91%, dengan demikian penggunaan lahan/tutupan lahan tahun 2005, 2010 dan 2015 dapat digunakan. Penggunaan lahan/tutupan lahan di Kabupaten Gorontalo yang cenderung mengalami konversi adalah hutan, sawah, semak belukar, sungai, tegalan/ladang dan danau. Periode tahun 2005-2010 hutan terkonversi sebesar 9 780 ha, sawah sebesar 1 666 ha, semak belukar sebesar 9 966 ha, sungai sebesar 151 ha, tegalan/ladang sebesar 10 865 ha dan danau terkonversi sebesar 742 ha. Periode tahun
Keyword: Cellular Automata, Sistem Informasi Geografis, Weighted Linear Combination

Judul: Spatial and Dynamic Model of Sustainable Rice Land Availability in Majalengka Regency
Abstrak: Perubahan penggunaan lahan untuk pertanian merupakan dampak dari pertumbuhan penduduk, yakni lahan pertanian berubah menjadi lahan lahan terbangun. Di Jawa Barat, hal ini terjadi terutama di sekitar kota-kota besar seperti Bandung, Cirebon, Garut dan beberapa kota lain. Hingga tahun 2023, pertumbuhan penduduk di Kabupaten Majalengka tercatat mencapai 1,34% per tahun ada periode 2011 sampai 2021, sedangkan luas lahan yang tersedia relatif tetap. Salah satu area di Jawa Barat yang dikembangkan sebagai Kawasan Ekonomi Khusus (KEK) adalah Rebana (Cirebon–Patimban–Kertajati). Area pengembangan ini sebagian besar terdiri atas daerah utara Jawa Barat seperti Subang, Majalengka, Cirebon, Indramayu, Kuningan, dan Sumedang. Pembentukan KEK seringkali melibatkan konversi lahan pertanian. Pengembangan KEK dapat menyebabkan lahan pertanian terkonversi menjadi area industri, infrastruktur, atau kawasan perkotaan. Sebaliknya, KEK yang direncanakan dengan baik dapat mendorong inisiatif pertanian berkelanjutan. Hal ini dapat mencakup peningkatan produktivitas pertanian, diversifikasi tanaman, atau perencanaan penggunaan lahan kedepan. Oleh karena itu, dalam penerapan dan pengembangan KEK, efeknya terhadap lingkungan dan keberlanjutan lahan pertanian penting untuk dipertimbangkan. Tujuan utama studi ini adalah untuk arahan penetapan lahan sawah berkelanjutan di kabupaten majalengka dengan model spasial dan dinamik. Untuk mencapai tujuan utama penelitian, beberapa tujuan harus dicapai, diantaranya: (i); perubahan tutupan/penggunaan lahan di Kabupaten Majalengka serta faktor-faktor yang mempengaruhi, pada periode 2011-2021 (ii); mendelineasi dan menganalisis lahan yang sesuai dan tersedia untuk padi sawah (iii); mengkategorikan struktur landskap dan ketertarikanya terhadap perubahan di Kabupaten Majalengka (iv); mengkategorikan prioritas pelindungan lahan sawah yang berkelanjutan (v); membangun model spasial proyeksi ketersediaan pangan dan kebutuhan lahan sawah di Kabupaten Majalengka pada tahun 2045 dan (vi); merancang model dinamik ketersediaan pangan beras dan kebutuhan lahan sawah di Kabupaten Majalengka pada tahun 2045. Untuk membuat proyeksi penggunaan lahan di masa mendatang dinamika perubahan penggunaan/tutupan lahan dari waktu ke waktu dapat digunakan sebagai parameter yang dimasukkan ke dalam model. Dalam penelitian ini, analisis penggunaan/tutupan lahan dilakukan dengan perangkat lunak Google Earth Engine (GEE) dengan citra Sentinel-2A selama sepuluh tahun (2011-2021) dengan menggunakan machine learning dengan pendekatan random forest dengan analisa Normalized Difference Built-Up Index (NDBI), Normalized Difference Water Index (NDWI) dan peta lahan baku sawah untuk menghasilkan peta tutupan/penggunaan lahan. Metode Multi Criteria Evaluation (MCE) berbasis GIS digunakan untuk menghasilkan analisis kesesuaian lahan dan ketersediaan lahan wilayah penelitian. Pengkategorian persil lahan sawah terhadap ketertarikan terkonversi dianalisis dengan menghitung ketertarikan suatu lahan (attractiveness) secara kuantitatif terhadap jumlah penduduk. Persil lahan sawah dikaitkan dengan ketertarikan dengan fasilitas umum di sekitarnya (point of interest). Selanjutnya, dilakukan pemodelan lahan yang dapat digunakan sebagai kandidat untuk lahan pertanian pangan berkelanjutan dengan menggunakan algoritma cellular automata, menggunakan perangkat lunak LanduseSim v 2.3.1. Proyeksi ketersediaan pangan di masa mendatang lakukan dengan menggunakan perangkat lunak Powersim 10. Peta hasil klasifikasi tutupan lahan menggunakan algoritma smile-random forest yang di kombinasikan dengan analisa NDBI dan NDWI pada platform GEE menghasilkan nilai overall accuracy sebesar 98,81% dan kappa sebesar 95,91%,. Penggunaan lahan sawah mempunyai proporsi terbesar di antara delapan kelas penggunaan lahan lainnya, yaitu 44,95 % dari keseluruhan luas wilayah. Penggunaan lahan ladang memiliki luas dengan persentase 33,09 %, kebun campuran 32,41 %, semak belukar 1,15 %, hutan 6,69 %, permukiman 14,22 %, badan air 1,64 %,
Keyword: Google Earth Engine, multikriteria, Cellular Automata, ketertarikan lahan, sistem dinamis

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: