Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Deforestasi di Kalimantan Timur perlu dikendalikan melalui pemodelan perubahan tutupan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis klasifikasi dan validasi peta penutup lahan multi temporal, menganalisis investigasi model optimal, dan mensintesis prediksi tutupan lahan tahun 2036 serta analisis pola spasial perubahan tutupan lahan 2016-2036. Pemodelan perubahan tutupan lahan menggunakan pendekatan Multilayer Perceptron melalui pemilihan periode dan interval kalibrasi optimal untuk menghasilkan model yang akurat dan objektif. Empat belas skenario interval kalibrasi disusun menggunakan 11 peta penutup lahan yang diklasifikasi dari Citra Landsat Time Series menggunakan metode Random Forest pada lingkungan komputasi awan Google Earth Engine. Simulasi pemodelan menggunakan modul Land Change Modeler dengan mempertimbangkan 14 variabel pendorong. Hasil klasifikasi menunjukkan akurasi yang baik dengan Overall Accuracy 71,43-85,14% dan nilai Kappa 0,667-0,827. Periode dan interval kalibrasi optimal untuk memprediksi tutupan lahan tahun 2036 adalah periode 2016-2021 dengan interval 5 tahun dan dengan lama prediksi tiga kali periode kalibrasi. Perubahan tutupan lahan berupa fenomena deforestasi dan reforestasi ditemukan di kawasan pertambangan, perkebunan, dan hutan produksi. Hasil analisis spasial menemukan adanya penurunan luas tutupan hutan dari tahun 2016 hingga 2021 dengan laju deforestasi 651 km2/tahun. Diperkirakan luas tutupan hutan tahun 2036 masih tersisa 69.203 km2. Sebagian besar perubahan tutupan lahan terjadi pada kemiringan tanah kurang dari 4 derajat pada ketinggian di bawah 100m. Topografi merupakan variabel yang paling berpengaruh dalam mendorong perubahan tutupan lahan di Kalimantan Timur.

---

Deforestation in East Kalimantan needs to be controlled through land cover change modeling. This study aims to analyze the classification and validation of multi-temporal land cover maps, analyze optimal model investigations, synthesize land cover predictions in 2036, and analyze spatial patterns of land cover changes in 2016-2036. Land cover change modeling uses the Multilayer Perceptron approach by selecting the suitable calibration period and intervals to produce an accurate and objective model. Fourteen calibration interval scenarios were prepared using 11 land cover maps classified from Landsat Time Series images using the Random Forest method in the Google Earth Engine cloud computing environment. The modeling simulation uses the Land Change Modeler module by considering 14 driving variables. The classification results show good accuracy, with an Overall Accuracy of 71.43-85.14% and a Kappa value of 0.667-0.827. The optimal calibration period and interval to predict land cover in 2036 is the 2016-2021 period with 5-year intervals and three times the calibration period. Changes in land cover in the form of deforestation and reforestation are found in mining areas, plantations, and production forests. The spatial analysis results found a decrease in forest cover area from 2016 to 2021 with a deforestation rate of 651 km2/year. It is estimated that in 2036 there will still be 69,203 km2 of forest cover remaining. Most land cover changes occur at less than 4 degrees land slopes at elevations below 100m. Topography is the most influential variable driving land cover change in East Kalimantan"

"Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD+) has become important for Indonesia because this mechanism will provide financial benefits and it adheres to the Indonesian commitment to participate in climate change mitigation. However, a weak forest governance system and lack of transparency have undermined Indonesia’s goals to reduce deforestation and to manage and distribute the compensation appropriately. The idea of transformational change to reform Indonesian forest governance might be hindered by path dependency that has become entrenched within the Indonesian government. This paper, therefore, attempts to analyze path dependency of Indonesian forest governance and to examine the implication of path dependency in the development of REDD+ in Indonesia. Using the political economy lens, the diagnosis of path dependency is determined if there are positive feedbacks for the Ministry of Forestry, as the leading agency in the administration of Indonesian forests, to maintain the status quo. This paper shows that there are four positive or reinforcing feedbacks for the Ministry of Forestry: (1) vested interests for utilizing the forests as an income source, (2) network effects from managing the forest resources, (3) sunk costs invested to strengthen the institution, and (4) inclusiveness of the institution in managing the forests. This paper also highlights that path dependency within the Ministry of Forestry causes a complexity in the REDD+ debate in Indonesia, particularly regarding which institutional arrangement will best implement REDD+. On the other hand, this paper shows that various policies and activities related to REDD+ could break path dependency."

"Peralatan yang digunakan untuk pengukuran, penimbangan, pencatatan, dan pengendalian di industri harus terkalibrasi. Kalibrasi adalah pendemonstrasian hasil kinerja alat pada kondisi tertentu dibandingkan dengan standar referensi untuk menetapkan akurasi pengukuran serta menyediakan ketelusuran alat. Kalibrasi perlu dilakukan pada interval waktu atau frekuensi tertentu dengan metode yang ditetapkan. Tidak ada syarat resmi atau terstandar untuk penentuan frekuensi pelaksanaan kalibrasi. Tetapi, keputusan interval waktu kalibrasi tidak boleh ditetapkan hanya berdasarkan pertimbangan biaya. Penetapan interval waktu kalibrasi dapat dilakukan dengan kajian risiko (risk assessment) agar didapatkan keseimbangan antara biaya yang dibutuhkan untuk kalibrasi rutin dengan biaya yang perlu ditanggung akibat potensi deviasi dalam suatu periode, karena dilakukan dengan mempertimbangkan faktor hubungan langsung dengan stabilitas jangka panjang, keakuratan dan kepresisian pengukuran, rekomendasi produsen, intensitas penggunaan, riwayat perawatan dan perbaikan, dan lain-lain. Selain itu, penetapan interval waktu kalibrasi juga penting untuk mempertahankan keakuratan dan reliabilitas alat. Berdasarkan kajian risiko yang telah dilakukan, interval waktu kalibrasi alat-alat di pabrik PT CKD OTTO Pharmaceuticals yang terdaftar di Calibration Masterlist (FPT12-009A-00) edisi April 2023 terbagi menjadi setiap 6 bulan, 12 bulan, dan 24 bulan.

---

Equipment used for measuring, weighing, recording, and controlling in industry must be calibrated. Calibration demonstrates the results of tool performance under certain conditions compared to a reference standard to determine measurement accuracy and provide tool traceability. Calibration must be done at certain time intervals or frequencies with a set method. There are no official or standardized requirements for determining the calibration interval. However, decisions about calibration intervals should not be made solely on cost considerations. Determination of calibration intervals can be carried out a risk assessment in order to obtain a balance between the costs required for routine calibration and the costs that need to be borne due to potential deviations in a because the risk assessment is carried out by considering factors directly related to long-term stability, accuracy and precision measurements, manufacturers' recommendations, the intensity of use, history of maintenance and repairs, more. In addition, determining the calibration time interval is also essential to maintain the accuracy and reliability of the tool. Based on the risk assessment that has been carried out, the time intervals for calibrating equipment at the PT CKD OTTO Pharmaceuticals factory, which are registered in the Calibration Masterlist (FPT12-009A-00) in the April 2023 edition, are divided into every 6 months, 12 months and 24 months"

"Kabupaten Banjar memiliki jumlah penduduk sebesar 565.635 jiwa pada tahun 2021. Jumlah penduduk tersebut diprediksi mengalami peningkatan secara terus menerus yang mengakibatkan pertumbuhan lahan terbangun yang ada akan mengalami peningkatan juga. Hal tersebut dapat menyebabkan menurunnya daya dukung lahan yang ada di Kabupaten Banjar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis hubungan antara pertumbuhan penduduk dengan ketersediaan lahan dan mensintesa kajian model dinamika spasial daya dukung lahan di Kabupaten Banjar. Penelitian ini menggunakan data kependudukan tahun 2009-2021. Prediksi daya dukung lahan dilakukan pada tahun 2009-2100 dengan mengunakan metode sistem dinamis. Adapun data yang dibutuhkan berupa pertumbuhan penduduk, ketesediaan lahan, dan juga lahan terbangun yang nantinya akan dilihat perkembangannya secara keruangan menjadi model dinamika spasial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hubungan antara pertumbuhan penduduk dengan ketersediaan lahan yaitu berbanding terbalik. Ketika jumlah penduduk meningkat, maka ketersediaan akan lahan akan menurun. Hingga pada tahun 2063 diprediksi bahwa luas lahan terbangun yang ada di Kabupaten Banjar telah mencapai 67,94% yaitu seluas 322.912,40 Ha dari wilayah penelitian, sehingga daya dukung lahan yang ada di Kabupaten Banjar sudah mendekati ambang batas pada tahun 2063.

---

Banjar Regency has over 565.635 residents in 2021. The total number of residents have experienced a continuous rise which caused the increase of existing built lands to grow even more. This particular event resulted in the downfall of the land carrying capacity in Banjar Regency. The objective of this study is to analyze the connection between the surplus of people with land availability and to synthesize a model dynamic of land carrying capacity in Kabupaten Banjar. This study makes use of the data of citizens in the year 2009-2021. The prediction with the land carrying capacity is done using a method of a dynamics system. However, the data that is needed in the form of population growth, access to land, and built lands will be seen later on as a spatial development model for spatial dynamics. The result of this study is to show the relationship between the increase of population and the preparation of land is inversely proportional. If the growth of the population does not stop, land availability will decrease. It is predicted that in the year 2063, the width of land in Banjar Regency will reach at 67,94% which is as big as 322.912,40 Ha from research area, to the carrying capacity located in Banjar Regency is approaching it’s threshold in 2063."

"Kota Semarang mengalami pertumbuhan pesat yang mendorong perluasan ke pinggiran kota bahkan melewati batas administrasi. Pembangunan yang tidak terencana dapat menimbulkan masalah lingkungan dan dampak negatif seperti banjir, longsor, dan polusi. Dalam perencanaan pengembangan permukiman, diperlukan analisis kondisi fisik wilayah dan aspek kenyamanan agar pemanfaatan ruang optimal, aman, dan berkelanjutan. Penelitian bertujuan menganalisis hasil pemodelan lokasi-lokasi yang sesuai untuk perkembangan permukiman berbasiskan kenyamanan, menganalisis prediksi perkembangan kota, dan mensintesa perbandingan prediksi perkembangan tersebut dengan rencana tata ruang wilayah. Digunakan metode AHP dan SMCA dalam membangun model lokasi-lokasi yang sesuai untuk perkembangan permukiman, CA-Markov untuk melakukan prediksi perkembangan ke depan dan windrose untuk menganalisis arah perkembangan kota, serta olah crosstab tumpang susun SIG untuk perbandingannya terhadap rencana tata ruang. Secara keseluruhan hampir setengah cakupan kajian (41,5%) memiliki kelas kesesuaian yang sesuai seluas 381.7 km2, dan 21,1% sangat sesuai seluas 194 km2. Dari 2000-2022 hingga prediksi 2040, terdapat perkembangan seluas 214,21 km2 (97,51 km2 dan 116.74 km2), dengan arah perkembangan ke pinggiran Kota Semarang arah Selatan dan Tenggara. Dari simulasi pertumbuhan 2040 terdapat 39,75 km2 area yang berpotensi bias dari rencana tata ruangnya, selain itu hanya sedikit (3,01 km2 atau 2,7%) rencana permukiman belum terbangun yang memiliki kesesuaian lahan permukiman yang buruk.

---

Semarang is experiencing rapid growth which is driving expansion to the outskirts of the city and even beyond administrative boundaries. Unplanned development can cause environmental problems and negative impacts such as flooding, landslides, and pollution. In planning of residential development, an analysis of the physical conditions of the area and aspects of livability is needed so that land utilization is optimal, safe, and sustainable. The study aims to analyze the results of modeling locations suitable for livability-based residential development, analyze predictions of urban development, and synthesize comparisons of these development predictions with spatial plans. AHP and SMCA methods were used in building models of locations suitable for residential development, CA-Markov to predict future development, and windrose to analyze the direction of urban development, as well as SIG overlay crosstab analysis for comparison with landuse plan. Almost half of the study area (41.5%) has suitable suitability classes covering 381.7 km2, and 21.1% are very suitable covering 194 km2. From 2000-2022 to the 2040 projection, there are 214.21 km2 development area (97.51 km2 and 116.74 km2), with the direction of development to the outskirts of Semarang City south and southeast. From the 2040 growth simulation there are 39.75 km2 areas that have the potential to bias from landuse plan, besides that there are only a few (3.01 km2 or 2.7%) planned residential areas that have not been built which have poor residential land suitability."

"Monitoring perubahan iklim terutama potensi kenaikan Tinggi Muka Laut (TML) di daerah pesisir yang mempengaruhi perubahan garis pantai penting dilakukan untuk perlindungan lingkungan dan pembangunan nasional. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model spasial perubahan garis pantai melalui hasil identifikasi data garis pantai historis multitemporal tahun 1990-2021 berbasis citra Landsat (TM, ETM, dan OLI) menggunakan metode DSAS. Pemodelan spasial dibangun dengan mempertimbangkan faktor geodinamik eksternal (erosi dan akresi), faktor hidrometeorologi (kenaikan TML), faktor proses biologi (NDVI), dan faktor aktivitas antropogenik (penutup lahan), memprediksi posisi garis pantai di masa depan, berkaitan dengan rencana penataan ruang. Hasil pemodelan spasial yang merepresentasikan periode waktu tahun 1990-2021 menunjukkan rata-rata secara umum pesisir Pandeglang mengalami erosi dan akresi yang hampir seimbang, dengan dominasi persentase total erosi 53% dan akresi 47%. Lebih lanjut penelitian ini menemukan bahwa faktor aktivitas antropogenik memiliki peran penting, dimana semakin meningkatnya luasan permukiman di wilayah pesisir berpengaruh pada terjadinya akresi, dan faktor kenaikan TML tidak berpengaruh signifikan pada perubahan garis pantai, sementara faktor kerapatan vegetasi berbanding terbalik dengan perubahan garis pantai. Pemodelan prediksi perubahan garis pantai menggunakan perhitungan statistik variabel LRR dengan metode Kalman Filter pada tahun 2041 akan bervariasi di sepanjang pesisir barat Pandeglang mulai dari -261,4 meter hingga 1368,6 meter, dengan rata-rata pergeseran 6 meter. Pola ruang RTRW Kab.Pandeglang Tahun 2011-2031 berdasarkan prediksi garis pantai tahun 2031 dan 2041 secara umum mengalami dampak terutama pada kawasan pariwisata dengan dinamika pantai mengalami erosi tinggi hingga 43 meter pada tahun 2031 dan 70 meter pada tahun 2041, sementara akresi tinggi hingga 89 meter pada tahun 2031 dan 206 meter pada tahun 2041. Hal ini perlu mendapat perhatian dari pemangku kebijakan agar terwujud tujuan penataan ruang sebagai pusat pariwisata di Provinsi Banten yang berkelanjutan.

---

Monitoring climate change, especially the potential for sea level rise (SLR) in coastal areas that affect shoreline changes, is important for environmental protection and national development. This study aims to build a spatial model of shoreline change through the results of knowing multitemporal historical coastline data for 1990-2021 based on Landsat (TM, ETM, and OLI) images using DSAS variables : NSM, SCE, EPR, and LRR. Then spatial modeling is built by considering external geodynamic factors (erosion and accretion), hydrometeorological factors (Sea Level Rise), biological process factors (vegetation), and anthropogenic activity factors (land cover), predicting the position of the coastline in the future, related to the plan. spatial planning. The results of spatial modeling representing the time period 1990-2021 show that the general average of the coast of Pandeglang experiences almost equal erosion and accretion, with the dominance of the total proportion of erosion 53% and accretion 47%. The average rate of change of the LRR value is 0.15 meters/year, the EPR value is 0.07 meters/year, and the NSM value is 2.23 meters. Anthropogenic by increasing the factors that can be seen in coastal areas have an effect on the occurrence of erosion. Meanwhile, hydrometeorological factors (Sea Level Rise) in this study have no significant effect on shoreline changes, but biological process has inversely relationship. Predictive modeling of shoreline changes using statistical calculations of LRR variables using the Kalman Filter method in 2041 will vary along the west coast of Pandeglang starting from -261, 4 meters up to 1368.6 meters, with an average shift of 6 meters. The spatial pattern of the RTRW of Pandeglang Regency in 2011-2031 based on coastline predictions in 2031 and 2041 generally has an impact, especially on the area and coastal dynamics, experiencing high erosion of up to 43 meters in 2031 and 70 meters in 2041, while high accretion up to 89 meters in 2031 and 206 meters in 2041. This needs attention from policy makers in order to realize the goal of spatial planning as a sustainable center for tourism in Banten Province."

"Daerah penelitian terletak di utara Delta Mahakam Kalimantan Timur dan termasuk ke dalam Cekungan Kutai. Penelitian dilakukan terhadap Interval “J” Lapangan “X” Formasi Pulaubalang Cekungan Kutai yang tersusun atas perselingan batupasir, batulempung, dan batubara. Formasi ini umumnya diendapkan pada lingkungan pengendapan delta dan merupakan salah satu interval penghasil hidrokarbon di Cekungan Kutai.Studi ini dilakukan dengan pendekatan litofasies, elektrofasies, fasies pengendapan, dan petrofisika untuk mengetahui karakteristik reservoir untuk setiap fasies pengendapan. Data yang digunakan diperoleh dari 5 sumur yang meliputi data mudlog, batuan inti, dan log sumur.Dari hasil penelitian, terdapat empat litofasies pada interval “J” yaitu litofasies batupasir blocky, litofasies batulempung, litofasies perselingan batulempung, batupasir dan batubara, serta litofasies batulempung sisipan batupasir dan batubara. Berdasarkan data wireline log, karakteristik elektrofasies terdiri atas cylindrical/blocky, funnel, bell, and serrated. Lingkungan pengendapan batuan Interval “X” berkisar dari daerah distributary channel hingga delta front pada lingkungan transisi delta. Litofasies batupasir blocky diendapkan pada lingkungan distributary channel, litofasies batulempung diendapkan pada lingkungan floodplain, litofasies perselingan batulempung, batupasir dan batubara diendapkan pada lingkungan floodplain-crevasse splay, dan litofasies batulempung sisipan batupasir dan batubara diendapkan pada lingkungan floodplain-crevasse splay.Berdasarkan kombinasi litofasies dan elektrofasies, sebaran fasies pengendapan dapat dikelompokkan menjadi lima fasies pengendapan yaitu Fasies Channel, Crevasse Splay, Delta Front, Point Bar, dan Flood Plain. Dari analisis petrofisika, diketahui Fasies Channel adalah batuan yang paling baik berperan sebagai reservoir dengan volume serpih rata-rata 40.06%, porositas efektif 7,81% dan saturasi air 80,34%, sementara fasies floodplain memiliki rata-rata volume serpih 89,13%, porositas efektif 0,93% dan saturasi air 96,15%, fasies ini lebih cocok berperan sebagai seal rock melihat tingginya nilai volume serpih dan rendahnya nilai porositas efektifnya.

---

Study area located at northern Mahakam Delta East Kalimantan and belongs to Kutai Basin. The study conducted for Interval “J,” Field “X” Pulaubalang Formation, Kutai Basin which composed of sandstone, claystone, and coal intercalation. This formation is mostly deposited in deltaic environment and is one of the most prolific hydrocarbon intervals in Kutai Basin.

This study was conducted with lithofacies, electrofacies, depositional facies, and petrophysical approach to find out the reservoir properties for each depositional facies. The data used obtained from 5 wells i.e. mudlog data, core, and well log.

From the results of the study, there are four lithofacies in the “J” interval: blocky sandstone lithofacies, claystone lithofacies, claystone-sandstone-coal intercalation lithofacies, claystone with sandstone-coal stringer lithofacies. Based on wireline log data, electrofacies characteristics consist of cylindrical/blocky, funnel, bell, and serrated. The depositional environment ranges from distributary channel to delta front in deltaic environments. Blocky sandstone lithofacies deposited in distributary channel, claystone lithofacies deposited in floodplain, claystone-sandstone-coal intercalation lithofacies deposited in floodplain-crevasse splay, dan claystone with sandstone-coal stringer lithofacies deposited in floodplain-crevasse splay environment.

Based on combination of lithofacies and electrofacies, depositional facies can be grouped into five depositional facies: Fasies Channel, Crevasse Splay, Delta Front, Point Bar, dan Flood Plain. From petrophysical analysis, channel facies is the best reservoir rock with average volume of shale 40.06%, effective porosity 7,81% and water saturation 80,34%. Floodplain facies have average volume of shale 89,13%, effective porosity 0,93% dan water saturation 96,15%, this facies is more suitable as seal rock with the high shale content dan low effective porosity."

"Pesatnya perkembangan kawasan perkotaan turut berperan dalam meningkatkan gejala urban heat island (UHI). Ada hubungan fisik yang kuat antara suhu udara permukaan (air surface temperature, atau AST) dan suhu permukaan tanah (LST). Teknologi penginderaan jauh sudah dapat dimanfaatkan untuk memperoleh gambaran tutupan lahan berdasarkan nilai kerapatan vegetasi dan kerapatan bangunan. Universitas Gadjah Mada (UGM) dipilih karena telah merencanakan pembangunan ruang terbuka hijau di desa-desa sekitar sejak tahun 2014. Metode analisis spasial digunakan untuk mengetahui pola perubahan tutupan lahan, temperatur permukaan daratan, dan model temperatur udara permukaan. Analisis statistik dilakukan untuk melihat hubungan antara model tutupan lahan dengan suhu udara permukaan. Tutupan lahan di dalam dan sekitar kawasan kampus UGM dari tahun 2013, 2017, dan 2021 terus mengalami perubahan. Pola perubahan suhu permukaan daratan mengikuti perubahan tutupan lahan yang terjadi di daerah penelitian. Peningkatan suhu permukaan tanah berbanding lurus dengan peningkatan luas bangunan. Peningkatan suhu permukaan tanah yang paling besar cenderung terjadi pada daerah yang menunjukkan perubahan dari tutupan lahan bervegetasi menjadi tutupan lahan terbangun. Suhu udara permukaan tertinggi 30,37 °C pada kelas tutupan lahan terbangun, sedangkan suhu udara permukaan terendah 28,91 °C pada kelas tutupan lahan vegetasi pertanian. Peningkatan suhu udara permukaan lebih dari 1°C disebabkan oleh perubahan tutupan lahan dari vegetasi menjadi kawasan terbangun. Suhu udara permukaan berhubungan erat dengan tutupan lahan. Semakin berkembang tutupan lahan, semakin tinggi suhu udara permukaan.

---

The rapid development of urban areas has played a role in increasing the symptoms of urban heat islands (UHI). There is a strong physical relationship between surface air temperature (air surface temperature, or AST) and land surface temperature (LST). Remote sensing technology can already be utilized to obtain an overview of land cover based on the values of vegetation density and building density. Gadjah Mada University (UGM) was chosen because it has planned to build green open spaces in the surrounding villages since 2014. Spatial analysis methods are used to determine patterns of land cover change, land surface temperature, and surface air temperature models. Statistical analysis was carried out to see the relationship between the land cover model and surface air temperature. Land cover in and around the UGM campus area from 2013, 2017, and 2021 continues to change. The pattern of changes in land surface temperature follows changes in land cover that occur in the study area. The increase in land surface temperature is proportional to the increase in built-up area. The greatest increase in land surface temperature tends to occur in areas showing a change from vegetated to built-up land cover. The highest surface air temperature was 30.37 °C in the built-up land cover class, while the lowest surface air temperature was 28.91 °C in the agricultural vegetation land cover class. An increase in surface air temperature of more than 1°C is caused by changes in land cover from vegetation to built-up areas. Surface air temperature is closely related to land cover. The more developed the land cover, the higher the surface air temperature."

"Unmet need KB di Indonesia belum mencapai target khususnya di Pulau Kalimantan. Penurunan unmet need KB dapat mencegah kematian ibu. Adanya desentralisasi menuntut pemerintah daerah membuat kebijakan kesehatan seperti program KB. Analisis spatio-temporal dibutuhkan untuk menyelidiki unmet need KB yang berguna untuk memantau program KB. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui pola spasial dan faktor faktor yang mempengaruhi unmet need KB tahun 2018-2021 di tingkat Kabupaten/Kota di Pulau Kalimantan, Indonesia. Studi ekologi dilakukan pada 56 Kabupaten/kota di Pulau Kalimantan pada tahun 2018-2021. Data berbentuk agregat dan bersumber dari Laporan Pengendalian dan Pelayanan Kontrasepsi BKKBN, Buku Publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) dan Website Dewan Jaminan Sosial Sistem Informasi Terpadu. Analisis data dengan menggunakan Geographically Temporal Weighted Regression. Hasil penelitian menunjukkan Bulungan, Malinau, Nunukan, Tana Tidung, Kota Tarakan, Bontang, Kutai Kartanegara, dan Kutai Timur konsisten berada pada klaster I (High-high) pada tahun 2018-2021. Pemodelan unmet need KB yang didapatkan pada tingkat Kabupaten/kota di Pulau Kalimantan selama 2018-2021 adalah kemiskinan, pendapatan, non cakupan JKN, rasio praktik bidan mandiri, rasio faskes KB pemerintah, rasio faskes KB swasta, rasio penyuluh KB dengan nilai adjusted R square sebesar 46,06%. Kemiskinan berpengaruh dalam meningkatkan unmet need KB di 43 Kabupaten/Kota (76,8%) di Pulau Kalimantan, Indonesia selama 2018-2021. Non cakupan JKN berpengaruh dalam meningkatkan unmet need KB di 35 Kabupaten/kota (62,5%) di Pulau Kalimantan, Indonesia selama 2018-2021. Rasio praktik bidan mandiri, rasio faskes KB pemerintah dan rasio faskes KB swasta berpengaruh terhadap unmet need KB tetapi belum dapat menurunkan unmet need KB di Pulau Kalimantan, Indonesia selama 2018- 2021. Rasio penyuluh KB berpengaruh dalam menurunkan unmet need KB di 22 Kabupaten/kota (39,3%) di Pulau Kalimantan, Indonesia selama 2018-2021. Berdasarkan hasil penelitian tersebut direkomendasikan kepada SKPD-KB di Kabupaten/kota untuk memprioritaskan program KB pada penduduk miskin dalam menurunkan unmet need KB dengan mendekatkan program KB seperti pelayanan KB dan penyuluhan KB khususnya pada Kabupaten/kota yang konsisten tergolong kemiskinan tertinggi selama 2018-2021, yaitu Kapuas Hulu, Melawi, Kayong Utara, Paser, Kutai Barat, Kutai Timur, Mahakam Ulu dan Bulungan.

---

Unmet need for family planning in Indonesia has not yet reached the target, especially on the island of Kalimantan. Reducing the unmet need for family planning can prevent maternal deaths. Decentralization requires local governments to create health policies such as family planning programs. Spatio-temporal analysis is needed to investigate unmet need for family planning which is useful for monitoring family planning programs. The aim of this research is to determine the spatial patterns and factors that influence the unmet need for family planning in 2018-2021 at the district/city level on the island of Kalimantan, Indonesia. Ecological studies were carried out in 56 districts/cities on Kalimantan Island in 2018-2021. Aggregate data is used and comes from the BKKBN Contraception Control and Services Report, the Central Statistics Agency (BPS) Publication Book and the Social Security Council's Integrated Information System Website. Data analysis using Geographically Temporal Weighted Regression. Poverty has an influence in increasing the unmet need for family planning in 43 districts/cities (76.8%) on Kalimantan Island, Indonesia during 2018-2021. Non-coverage of JKN has an influence in increasing the unmet need for family planning in 35 regencies/cities (62.5%) on Kalimantan Island, Indonesia during 2018-2021. The ratio of independent midwife practices, the ratio of government family planning health facilities and the ratio of private family planning health facilities have an influence on the unmet need for family planning but have not been able to reduce the unmet need for family planning on the island of Kalimantan, Indonesia during 2018-2021. The ratio of family planning instructors has an influence in reducing the unmet need for family planning in 22 districts/cities (39.3%) on Kalimantan Island, Indonesia during 2018-2021. Based on the results, it is recommended for SKPD-KB in districts/cities to prioritize family planning programs for the poor in reducing the unmet need for family planning by bringing family planning programs closer together such as family planning services and family planning counseling, especially in districts/cities which consistently have the highest poverty level during 2018-2021 namely Kapuas Hulu, Melawi, North Kayong, Paser, West Kutai, East Kutai, Mahakam Ulu and Bulungan."

"Untuk mempertahankan daya saing di era kompetisi global, adanya sumber daya manusia (SDM) unggul di perusahaan menjadi faktor kunci yang sangat menentukan. Berbeda halnya dengan kualitas produk atau fasilitas fisik, SDM unggulan memiliki kapasitas dan talenta yang tidak mudah ditemukan dan direplikasi. Mayoritas perusahaan diketahui mengalami masalah dengan terus-menerus kehilangan talenta mereka karena berpindah ke tempat lain (turnover), terutama sektor perusahaan jasa profesional. Keadaan ini memaksa perusahaan untuk terus menemukan dan mempertahankan keberadaan talenta terbaik mereka. Studi ini berusaha untuk menjawab strategi apa yang terbaik bagi perusahaan untuk mengendalikan tingkat turnover yang terjadi di perusahaan tersebut. Penelitian ini menghasilkan model sistem dinamis untuk mensimulasikan alternatif strategi pengendalian turnover yang diterapkan perusahaan dalam rangka mengendalikan turnover SDM. Untuk mengantisipasi ketidaksiapan menghadapi tantangan di masa akan datang, disusun empat skenario berbeda dengan pendekatan scenario planning. Dengan mensimulasikan strategi pada berbagai skenario berbeda, perusahaan dapat mengetahui strategi yang efektif serta terhindar dari kerugian yang lebih besar karena menerapkan strategi secara trial and error pada sistem yang sebenarnya. Keluaran penelitian ini diukur dengan indikator penurunan turnover rate serta return on investment pada setiap strategi yang disimulasikan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa belum adanya strategi yang dapat memenuhi ekspektasi capaian dalam setiap skenario, di mana setiap skenario diharapkan dapat membantu pengambil keputusan untuk merumuskan dan memutuskan strategi terbaik yang dipilih dalam rangka mengendalikan tingkat turnover di perusahaan. Implikasi hasil penelitian juga didiskusikan lebih lanjut dalam agar dapat dijadikan salah satu rujukan untuk penelitian-penelitian selanjutnya untuk sektor industri lainnya.

---

In era of global competition, key talents in organization is one of the determining factors that affect organization excellence. Talents are very different from products or plant facilities, which are hard to replicate especially for their capacity and competence. Many of organizations are facing challenge for retaining their key talents who are doing voluntary turnover. This situation pushes organizations to find effective strategy for finding and retaining their talents. Purpose of this study is trying to discover what are the most effective strategies for managing turnover rate in organization. This research resulted in a simulation model using system dynamics to run a simulation of strategy for reducing turnover rate. In anticipation for uncertainty in the future, this research also deliver four plausible future scenarios using scenario planning approach. Using these different scenarios, organization can simulate their strategies under different circumtances and decide which are the best strategies for organization. System dynamics model in this research using two output indicator to evaluate strategy simulation, annual turnover rate and return on investment. Findings on this research hopefully can help decision maker to formulate and decide best strategies to implement for reducing voluntary turnover rate on their organization."