Judul: Identifikasi Lahan untuk Sawah dan Penentuan Area Potensial Pengembangan Lahan Sawah Baru
Abstrak: Salah satu kebijakan untuk mengatasi permasalahan ketersediaan pangan nasional adalah melalui kebijakan perlindungan lahan pertanian pangan berkelanjutan. Kebijakan tersebut berupa intensifikasi maupun ekstensifikasi. Salah satu kebijakan ekstensifikasi adalah pengalihan fungsi lahan non-pertanian pangan menjadi lahan pertanian pangan berkelanjutan. Untuk menjalankan kebijakan ekstensifikasi tersebut perlu didukung dengan ketersediaan informasi sumberdaya lahan yang memadai guna identifikasi lahan yang potensial untuk pengembangan lahan sawah baru melalui proses evaluasi lahan. Tujuan penelitian ini terutama untuk mengkaji penerapan metode ekstrapolasi spasial untuk identifikasi lahan yang dapat dikembangkan sebagai lahan sawah baru. Hasil identifikasi lahan untuk sawah menggunakan metode ekstrapolasi spasial dibandingkan dengan hasil identifikasi lahan yang sesuai untuk sawah menggunakan metode evaluasi lahan yang sudah biasa digunakan. Alasan utama penggunaan metode ekstrapolasi spasial menyangkut ketersediaan dan kelengkapan data sumberdaya lahan pada skala semi detil hingga detil. Data sumberdaya lahan tersebut meskipun tersedia, namun data mengenai sifat kimia dan biologi tanah jarang sekali yang lengkap. Kendala ketersediaan data tersebut menyebabkan biaya evaluasi lahan menjadi mahal atau dapat juga berakibat hasil evaluasi lahan kurang berkualitas. Oleh karena itu, alternatif metode identifikasi lahan untuk sawah dengan menggunakan sumber data yang umumnya tersedia adalah metode ekstrapolasi spasial. Metode ini dikaji penerapannya di Sub-DAS Cimanuk Hulu yang berada di sebagian Kabupaten Garut Provinsi Jawa Barat. Penerapan metode ekstrapolasi spasial dimulai dari identifikasi komponen lahan yang dapat digunakan sebagai dasar ekstrapolasi. Komponen lahan yang digunakan sebagai dasar ekstrapolasi adalah komponen lahan yang memiliki korelasi kuat dengan keberadaan lahan sawah aktual. Apabila terdapat komponen lahan yang memiliki sifat multikolinearitas dipilih salah satu yang dapat merepresentasikan keberadaan lahan sawah paling menentukan. Sumber data yang dikaji untuk penerapan metode ekstrapolasi spasial terdiri dari Peta Jenis Tanah, Peta Rupabumi Indonesia, data Digital Elevation Model (DEM) Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM), data meteorologi dan klimatologi, data irigasi, dan Peta Lahan Sawah. Berbagai sumber data tersebut diolah dan dideduksi komponen lahannya, terutama yang memiliki sifat sulit diubah atau selain sifat kimia tanah.
Keyword: land identification, spatial extrapolation, paddy field

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: