Judul: Analisis Forest Reference Emission Level (FREL) Berdasarkan Deforestasi Tidak Terencana di Taman Hutan Raya Sekitar Tanjung
Abstrak: Perubahan iklim merupakan isu lingkungan yang telah banyak diperbincangkan. Perubahan iklim telah terjadi sejak abad ke-19 yang ditandai dengan meningkatnya rata-rata suhu bumi. Perubahan iklim terjadi karena meningkatnya gas rumah kaca (CO2, CH4, N2O dan gas lainnya) di atmosfer. Sektor kehutanan melalui deforestasi menyumbang gas CO2 dan berperan terhadap perubahan iklim. Deforestasi di Tahura termasuk ke dalam deforestasi tidak terencana. Hal ini dikarenakan deforestasi terjadi melalui illegal logging dan kebakaran hutan. Untuk mengurangi emisi CO2 dan mengurangi deforestasi, Tahura dapat berpartisipasi dalam skema REDD+. Salah satu elemen yang perlu dipersiapkan dalam skema REDD+ adalah FREL (Forest Reference Emission Level). FREL menggambarkan perubahan kandungan karbon di suatu kawasan jika tidak ada kegiatan REDD+. Dalam membangun baseline FREL membutuhkan data aktivitas dan faktor emisi. Data aktivitas yaitu analisis historis perubahan hutan (deforestasi). Dalam memprediksi deforestasi di masa depan dan juga untuk menguji faktor yang berpengaruh terhadap deforestasi menggunakan regresi logistik. Tujuan dari penelitian ini adalah, 1) analisis perubahan tutupan hutan, 2) identifikasi faktor yang menyebabkan terjadinya deforestasi, 3) Prediksi terjadinya deforestasi di masa yang akan datang, 4) membangun baseline FREL berdasarkan deforestasi tidak terencana, 5) membuat skema pengembangan hutan berbasis masyarakat, 6) membuat skenario insentif karbon untuk mengurangi deforestasi. Penelitian ini menunjukkan bahwa kondisi tutupan lahan pada tahun 2000, 2009, dan 2015 pada umumnya didominasi oleh hutan, semak dan rumput serta perkebunan. Pada periode 2000-2009 telah terjadi deforestasi yang ditunjukkan dengan adanya penurunan luas hutan sebesar 5.907,51 ha yang diakibatkan karena perubahan hutan menjadi semak dengan presentase 90,74%. Pada periode 2009-2015, deforestasi terjadi karena perubahan hutan menjadi semak dan rumput sebesar 48,08% dan perubahan hutan menjadi perkebunan dengan presentase 42,58%. Faktor yang menyebabkan terjadinya deforestasi di Tahura antara lain jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari kebun dan jumlah penduduk. Prediksi model deforestasi di tahun 2030 total luas hutan yang terdeforestasi sebesar 102.96 ha. Perubahan dan prediksi kandungan karbon (FREL) di Tahura menunjukkan terjadi penurunan kandungan karbon selama periode 2000-2015. Pada tahun 2000 kandungan karbon Tahura sebesar 7.883.489,85CO2e dan pada tahun 2015 sebesar 6.263.729,26 CO2e . Pada periode 2000-2009 Tahura telah melepaskan emisi sebesar 1.189.841,37 ton CO2e dan pada periode 2009-2015 melepas emisi sebesar 429.919,22 ton CO2e. Pada tahun 2030 diprediksi Tahura akan melepas emisi sebesar 1.271.576,23 CO2e. Jika tidak ada campur tangan pemerintah. Terdapat tiga skema untuk mengurangi deforestasi dengan pelibatan masyarakat yaitu 1) skema agroforestri dan 2) skema reforestasi dan 3) skema pemanfaatan HHBK. Perlu membangun kelembagaan di Tahura antara lain kelompok tani, pendamping penyuluh kehutanan, koperasi, polisi hutan dan program keluarga berencana. Terkait dengan tambahan karbon, terdapat dua skenario yang dapat dilakukan di Tahura. Pertama, skenario 1 dengan pemanfaatan HHBK dan menjaga luasan hutan Tahura, maka pada tahun 2030 akan memperoleh tambahan karbon sebesar 2.312.476 ton CO₂e dan manfaat ekonomi karbon yang akan diperoleh masyarakat berkisar antara Rp 356.589 sampai Rp 1.935.127 per rumah tangga. Kedua, skenario 2 dengan program reforestasi menggunakan tanaman jelutung, maka pada tahun 2030 akan memperoleh tambahan karbon sebesar 3.034.709 ton CO₂e dan manfaat ekonomi karbon yang akan diperoleh masyarakat berkisar antara Rp 467.958 sampai Rp 2.539.506 per rumah tangga.
Keyword: Deforestasi tidak terencana, FREL, Masyarakat, Insentif karbon

Judul: Model Spasial Potensi Deforestasi 2020 & 2024 dan Pendekatan Pencegahannya
Abstrak: Kalimantan Timur periode 2006 – 2016 mengalami deforestasi rata-rata pertahun sebesar 70.091,7 ha. Kabupaten Kutai Barat merupakan kabupaten dengan kondisi wilayah tutupan hutan tinggi dengan laju deforestasi tinggi. Penggerak roda perekonomian utama di Kabupaten Kutai Barat merupakan tambang barubara dan perkebunan kelapa sawit, dimana kedua sektor ini merupakan pendorong utama deforestasi yang terjadi di Kalimantan Timur. Tujuan dari penelitian ini adalah Membuat model spasial distribusi potensi deforestasi tahun 2020 dan 2024, Analisa faktor pendorong deforestasi, menyusun dan memetakan pendekatan penurunan deforestasi. Pemodelan deforestasi dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak MaxEnt dan Zonation. Pemodelan menggunakan data sampel deforestasi dari peta tutupan lahan/hutan tahun 2009, 2013 dan 2016 dan data spatsial variabel lingkungan diantaranya: jarak dari jalan, jarak dari permukiman, jarak dari deforestasi sebelumnya, elevasi, RTRW, konsesi perkebunan sawit, konsesi HPH, konsesi HTI, konsesi tambang dan kepadatan penduduk. Laju deforestasi dihitung dengan menggunakan formula Puyravaud (2003) dan digunakan untuk menduga potensi deforestasi pada tahun 2020 dan 2024. Faktor pendorong deforestasi dianalisa dari hasil matrik perubahan hutan dan lahan. Pendekatan strategi pencegahan atau pengurangan deforestasi dengan overlay hasil pemodelan potensi deforestasi tahun 2020 & 2024 dengan peta pola ruang RTRW. Model yang dihasilkan memilki kinerja yang bagus dengan nilai AUC 0,873 dengan standar deviasi 0,023. Hasil validasi menunjukan akurasi yang sangat bagus untuk prediksi luasan yang akan terdeforestasi sebesar 94%, akurasi distribusi spasial model sebesar 31%. Variabel lingkungan yang memiliki kontribusi cukup tinggi terhadap hasil pemodelan adalah jarak dari deforestasi sebelumnya 37,4%, konsesi perkebunan sawit sebesar 26,9% dan jarak dari permukiman sebesar 14,1%. Potensi deforestasi di kabupaten Kutai Barat dengan menggunakan laju deforestasi sebesar 2,46%, kabupaten Kutai Barat berpotensi terdeforestasi sebesar 85.908 ha dari tahun 2016 sampai 2020 dan 171.778 ha sampai tahun 2024. Kebutuhan lahan untuk perkebunan sawit, lahan pertanian, kebun karet, HTI dan tambang menjadi pendorong terjadinya deforestasi. Perkebunan sawit, kebun karet, lahan pertanian dan tambang juga menjadi pendorong tidak lansung terjadinya deforestasi di kabupaten Kutai Barat. Pendekatan pencegahan deforestasi berdasarkan kawasan pada pola ruang RTRW Kabupaten Kutai Barat. Pemberian izin perhutanan social diharapkan dapat mencegah potensi deforestasi sampai 120.861 ha yang berada pada KBK Hutan Produksi, KBK Hutan Produksi Terbatas dan Hutan Lindung. Program intensifikasi penggunaan lahan masyarakat diharapkan dapat memberkan kontribusi pengurangan deforestasi sebesar 30.316 ha pada KBNK Pertanian Lahan Kering. Penerapan KBKT pada KBNK Perkebunan diharapkan dapat mencegah potensi deforestasi sebesar 20.120 ha.
Keyword: model deforestasi, MaxEnt, Kutai Barat

Judul: Case Study of Gallbladder Mucocele and Treatment Used In Small Animals
Abstrak: Gallbladder mucocele (GM) is defined as distention of the gallbladder caused by an inappropriate accumulation or deposition of high concentrations of bile. The purpose of this case study is to study GM conditions in small animals and to report the clinical sign and characteristics of GM through the sonogram interpretation and blood chemistry test evaluation, and studies related to the therapy given and other treatments recommended. A 14-year-old Toy Poodle dog has been diagnosed with severe GM and cholecystitis. No pain signs were shown during the physical examination as asymptomatic is a common characteristic in the early stage of biliary related diseases. In this study Abdominal ultrasonography interpretation and blood chemistry evaluation was conducted in 2021-2022 and analyzed as a secondary data source. Ultrasonography results showed presence of hyperechoic, immobile deposits in gallbladder accompanied by wall thickening and enlarged in size, followed by a significant increase in the enzyme alkaline phosphatase (ALP). This study has summarized mainly the diagnosis and treatments of GM in small animals and suitable alternatives treatments were recommended to encounter the GM conditions in small animals. The effectiveness of combined therapy shows the positive impact on the patient, the condition of GM has been under control.
Keyword: ultrasound, gallbladder, biliary sludge, abdominal ultrasonography