Judul: Prediction of Land Use Change in Bogor Regency Using the
Cellular Automata Markov Model
Abstrak: Perubahan penggunaan lahan di Kabupaten Bogor sangat dinamis. Hal ini terjadi karena Kabupaten Bogor dekat dengan ibukota Jakarta dan daerah lain yang merupakan pusat perkembangan ekonomi. Hasil analisis perubahan penggunaan lahan di Kabupaten Bogor dari tahun 2000 sampai tahun 2017 menunjukkan bahwa, penggunaan lahan yang mengalami pengurangan luasan terbesar adalah perkebunan yaitu sebesar 14.674 ha dan hutan sebesar 5700 ha, peningkatan yang signifikan terjadi pada permukiman yaitu sebesar 5895 ha. Hasil pemodelan prediksi penggunaan lahan tahun 2017 mendapatkan nilai kappa yang sangat baik yaitu sebesar 91 %, sehingga model bisa dilanjutkan untuk membuat proyeksi ke tahun 2036. Hasil prediksi ke tahun 2036 menunjukkan bahwa akan terjadi pengurangan pada beberapa penggunaan lahan yaitu hutan, semak belukar, tanah kosong, tegalan, dan tubuh air. Hasil analisis keselarasan terhadap RTRW Kabupaten Bogor tahun 2016 – 2036 dengan penggunaan lahan aktual tahun 2017 dan proyeksi tahun 2036 menunjukkan ketidakselarasan banyak terdapat pada kawasan lindung dan kawasan perairan, sedangkan kawasan budidaya memiliki keselarasan rata-rata di atas 90 % pada tahun 2017 maupun 2036. Rendahnya ketidakselarasan ini dikarenakan adanya penggunaan lahan yang tidak sesuai peruntukkannya yang berada pada kawasan-kawasan tersebut dan diprediksi semakin menurun pada masa berakhirnya RTRW Kabupaten Bogor.
Keyword: Conformity analysis of RTRW, cellular automata markov, land use modeling

Judul: Pemodelan Perubahan Penggunaan Lahan Menggunakan Metode Markov Chain di Kabupaten Bogor.
Abstrak: Kabupaten Bogor yang terletak berdekatan dengan Ibukota DKI Jakarta menyebabkan perkembangan pembangunan yang pesat sehingga mempengaruhi terjadinya perubahan penggunaan lahan. Kelas penggunaan yang paling banyak terkonversi selama periode tahun 2000 hingga 2010 adalah tegalan/ladang sebesar 11.224 ha terkonversi menjadi penggunaan lahan lain, sedangkan kelas penggunaan lahan yang paling banyak bertambah adalah perkebunan yang bertambah sebesar 10.982 ha. Pemodelan perubahan penggunaan lahan dengan metode Markov Chain ini menggunakan tiga faktor peubah bebas antara lain jarak ke jalan, jarak ke pusat kota kecamatan yang merupakan faktor perubahan dari segi ekonomi, dan kemiringan lereng yang merupakan faktor dari segi fisik lahan. Ketiga faktor peubah bebas yang digunakan memiliki keterkaitan dengan perubahan penggunaan lahan karena mendapat nilai 0,7991 pada uji Cramer’s V. Nilai yang lebih dari 0,4 ini menunjukkan bahwa faktor yang digunakan memiliki keterkaitan yang sangat baik antara peubah bebas dan peubah tak bebas. Pemodelan perubahan penggunaan lahan yang dilakukan menghasilkan model proyeksi penggunaan lahan tahun 2017 dan mendapat nilai Kappa yang sangat baik yaitu 0,87 sehingga bisa dikatakan pemodelan yang dilakukan telah berhasil dan dapat memproyeksikan perubahan penggunaan lahan di masa mendatang.
Keyword: Independent variable factors, land use change modeling, Markov Chain

Judul: Enrichment of organic selenium, inorganic selenium and  vitamin E in quail products through its supplementation in the diet and its potency  of quail eggs as an ingredient in selenium-rich egg juice
Abstrak: This study was aimed to achieve an optimum level of combine organic selenium, inorganic selenium and vitamin E in obtaining the best production and reproduction as well as the highest level of selenium in quail eggs. This study was conducted from January to August 2008. Numbers of observed quails were 720 (360 females and 360 males). The treatments were applied when the quails were six weeks old. Nine treatment diets were: To (commercial diet), T1(0.46 ppm inorganic Se + 43.50 ppm vitamin E), T2 (0.46 ppm inorganic Se + 87.00 ppm vitamin E), T3 (0.92 ppm inorganic Se + 43.50 ppm vitamin E), T4 (0.92 ppm inorganic Se +87.00 ppm vitamin E), T5 (0.46 ppm organic Se + 43.50 ppm vitamin E), T6 (0.46 ppm organic Se + 87.00 ppm vitamin E), T7(0.92 ppm organic Se + 43.50 vitamin E) and T8(0.92 ppm organic Se + 87.00 ppm vitamin E).
Keyword: egg yolk, glutathione peroxidase ( GSH-Px), hedonic test, rank test