Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Luas perkebunan jambu mete di Sumba Timur kian meningkat dibeberapa tahun belakangan. Kondisi fisik wilayah yang berbatu dan tidak subur menjadi pertanyaan apakah sesuai digunakan untuk perkebunan jambu mete di Sumba Timur khususnya pada Kecamatan Umalulu dan Rindi. Penelitian ini mengkaji distribusi dan kesesuaian lahan untuk tanaman jambu mete di Kecamatan Umalulu dan Rindi, Sumba Timur, NTT. Analisis menggunakan ini metode matching. Hasil menunjukkan adanya 15 perkebunan jambu mete dengan luas total 1096,7 hektar, yang bervariasi dari 29,5 hektar hingga 227 hektar. Sebagian besar perkebunan berukuran menengah, antara 30 hingga 90 hektar dan memiliki produktivitas yang beragam pada skala rendah (1-6 kw/ha) dan sedang (7-12 kw/ha). Kesesuaian lahan dibagi dalam tiga kelas utama: Cukup Sesuai (S2), Sedikit Sesuai (S3), dan Tidak Sesuai (N) dengan ketersediaan air (W) dan retensi nutrisi (F) sebagai faktor pembatas utama. Kesesuaian lahan jambu mete pada Kecamatan Umalulu didominasi dengan sedikit sesuai (S3f), sedangkan di Kecamatan Rindi mayoritas perkebunan termasuk dalam kategori sedikit sesuai (S3w/f) dan beberapa tergolong tidak sesuai (Nf). Hubungan antara kesesuaian lahan dan produktivitas tidak selalu berhubungan sejalan, meskipun ada hubungan antara faktor pembatas dalam sub kelas kesesuaian lahan.

---

The area of cashew plantations in East Sumba has been steadily increasing in recent years. The physical conditions of the rocky and infertile terrain raise questions about its suitability for cashew cultivation in East Sumba, particularly in the Umalulu and Rindi districts. This study examines the distribution and suitability of land for cashew cultivation in these districts of East Sumba, Nusa Tenggara Timur (NTT), using matching method analysis. The results indicate the presence of 15 cashew plantations covering a total area of 1096.7 hectares, ranging from 29.5 hectares to 227 hectares. Most plantations are of medium size, ranging from 30 to 90 hectares, and exhibit varied productivity levels, ranging from low (1-6 kw/ha) to moderate (7-12 kw/ha). Land suitability is categorized into three main classes: Moderately Suitable (S2), Marginally Suitable (S3), and Not Suitable (N), with water availability (W) and nutrient retention (F) as the primary limiting factors. In Umalulu district, cashew land suitability is predominantly categorized as Marginally Suitable (S3f), whereas in Rindi district, the majority of plantations fall into the categories of Marginally Suitable (S3w/f), with some classified as Not Suitable (Nf). The relationship between land suitability and productivity does not always align, despite correlations observed between limiting factors within sub-classes of land suitability."

"Komoditas kelapa sawit merupakan tanaman perkebunan utama di Kabupaten Penajam Paser Utara. Berdasarkan perubahan penggunaan lahan yang terjadi selama tahun 2009–2020, menunjukkan bahwa perkebunan kelapa sawit selalu mengalami peningkatan luas lahan. Besarnya pertumbuhan areal perkebunan kelapa sawit dalam beberapa tahun terakhir, menyebabkan terjadinya alih fungsi lahan. Alih fungsi lahan tersebut terjadi karena kelapa sawit merupakan tanaman perkebunan unggulan yang berperan penting bagi perekonomian di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan penggunaan lahan terutama lahan perkebunan kelapa sawit, dan memprediksi lahan perkebunan kelapa sawit pada tahun 2031, serta mengidentifikasi wilayah kesesuaian lahan perkebunan kelapa sawit. Model Cellular Automata-Markov Chain digunakan untuk melihat perubahan penggunaan lahan yang terjadi dan prediksi penggunaan lahan pada tahun 2031. Metode overlay digunakan untuk mengetahui wilayah kesesuaian lahan perkebunan kelapa sawit, dengan memasukkan variabel karakteristik lahan dan faktor pembatas ke dalam model kesesuaian lahan. Penggunaan lahan dari tahun 2009, 2014, dan 2020 selalu didominasi oleh lahan hutan belukar, kebun campuran, dan perkebunan kelapa sawit. Pada tahun 2031 lahan perkebunan kelapa sawit diprediksi mengalami peningkatan luas lahan yang tersebar secara mengelompok pada wilayah penelitian. Hasil kesesuaian lahan menunjukkan bahwa lahan yang sangat sesuai untuk perkebunan kelapa sawit berada pada wilayah dengan topografi yang relatif landai, memiliki curah hujan yang optimal, serta kadar C-organik tanah yang tergolong sedang sampai tinggi.

---

Oil palm is the main plantation crop in North Penajam Paser Regency. Based on changes in land use that occurred during 2009-2020, it shows that oil palm plantations always experience an increase in land area. The significant growth of oil palm plantation areas in recent years has led to land conversion. This land conversion occurs because oil palm is a leading plantation crop that plays a vital role in the Indonesian economy. This study aims to analyze land-use changes, especially oil palm plantations, and predict oil palm plantation land in 2031 and identify areas of suitability for oil palm plantations. The Cellular Automata-Markov Chain model is used to see land-use changes that occur and predict land use in 2031. The overlay method determines land suitability for oil palm plantations by entering land characteristics and limiting factors into the land suitability model. Land use from 2009, 2014, and 2020 has always been dominated by forests, mixed gardens, and oil palm plantations. In 2031, oil palm plantations are predicted to experience an increase in land area spread in groups in the research area. Land suitability results show that land suitable for oil palm plantations is in an area with a relatively sloping topography, has optimal rainfall, and has moderate to high soil C-organic content.

"

"Kekeringan selalu terjadi setiap tahunnya di Indonesia salah satunya yaitu di Kabupaten Sumba Timur yang berada di Pulau Sumba, Nusa Tenggara Timur. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana pola sebaran kekeringan meteorologis dengan menggunakan metode Standardized Precipitation Index atau SPI sebagai indikator kekeringan berdasarkan variabel curah hujan dan kekeringan pertanian di Kabupaten Sumba Timur dengan menggunakan metode Normalized Difference Drought Index atau NDDI sebagai indikator kekeringan dalam pengolahan data citra satelit serta menganalisis bagaimana hubungan kekeringan meteorologis terhadap kekeringan pertanian di Kabupaten Sumba Timur. Hasil analisis pola sebaran wilayah kekeringan meteorologis berdasarkan nilai SPI dan nilai NDDI menunjukan pola sebaran kekeringan yang menyebar secara acak. Adapun kekeringan meteorologis berdasarkan nilai SPI bergerak dari wilayah selatan yang di dominasi oleh wilayah ketinggian dengan tingkat miring menuju ke wilayah tengah Kabupaten Sumba Timur sedangkan kekeringan pertanian berdasarkan nilai NDDI bergerak dari wilayah utara yang di dominasi oleh wilayah ketinggian dengan tingkat landai menuju ke wilayah tengah Kabupaten Sumba Timur. Berdasarkan kedua metode penentuan kekeringan tersebut didapatkan klasifikasi tingkat kekeringan dimulai dari kekeringan normal hingga ekstrim. Adapun untuk kekeringan meteorologis menunjukan beberapa wilayah mengalami kekeringan parah namun pada kekeringan pertanian menunjukan beberapa wilayah mengalami kekeringan ringan. Wilayah kekeringan meteorologis dan kekeringan pertanian yang terjadi pada tahun 2019 dan 2020 memiliki beberapa perbedaan sehingga hal ini dapat menunjukan bahwa belum adanya korelasi antara wilayah yang mengalami kekeringan meteorologis juga merupakan wilayah yang mengalami kekeringan pertanian.

---

Droughts always occur every year in Indonesia, one of which is in East Sumba Regency on Sumba Island, East Nusa Tenggara. This research aims to determine the distribution pattern of meteorological drought using the Standardized Precipitation Index or SPI method as a drought indicator based on rainfall and agricultural drought variables in East Sumba Regency using the Normalized Difference Drought Index or NDDI method as a drought indicator in processing satellite image data and analyze how meteorological drought is related to agricultural drought in East Sumba Regency. The results of the analysis of the distribution pattern of meteorological drought areas based on SPI values and NDDI values show a random distribution pattern of drought. Meanwhile, meteorological drought based on SPI values moves from the southern region which is dominated by high altitude areas with sloping levels towards the central region of East Sumba Regency, while agricultural drought based on NDDI values moves from the northern region which is dominated by high altitude areas with sloping levels towards the central region of the Regency. East Sumba. Based on the two methods of determining drought, a classification of drought levels is obtained starting from normal to extreme drought. As for the meteorological drought, it shows that several regions are experiencing severe drought, but the agricultural drought shows that several regions are experiencing mild drought. The areas of meteorological drought and agricultural drought that occurred in 2019 and 2020 have several differences, so this can show that there is no correlation between areas experiencing meteorological drought and also areas experiencing agricultural drought."

"Produksi beras sangat bergantung kepada potensi lahan padi. Potensi setiap lahan akan berbeda karena perbedaan pada faktor fisik dan faktor manusia yang mengelola lahan tersebut. Kecamatan Ponjong dan Semanu, Kabupaten Gunungkidul menjadi lokasi penelitian karena merupakan kecamatan yang terdapat di Bentang Alam Kars Gunungsewu dengan luasan sawah terluas. Tujuan penelitian ini adalah mendeskripsikan pola spasial dan hubungan kesesuaian dan produktivitas lahan padi sawah di Kec. Ponjong dan Semanu. Variabel yang digunakan yakni suhu permukaan, jumlah bulan basah, drainase, tekstur, pH, kedalaman tanah, KTK (kapasitas tukar kation), KB (kejenuhan basa), kemiringan lereng dan produktivitas lahan padi sawah. Untuk mendapatkan kelas kesesuaian lahan digunakan metode matching, sedangkan untuk mengolah data produktivitas lahan dan pengelolaannya yang didapat dari hasil survey lapang digunakan metode matriks korelasi. Selanjutnya dilakukan analisis spasial untuk kelas kesuaian lahan dan produktivitas lahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lahan padi sawah yang paling sesuai, dominan berada pada bentuklahan Plato Kars bagian Barat Laut yakni dengan kelas kesesuaian cukup sesuai (S2) dengan penghambat retensi hara (nr) yakni kadar pH agak alkalis. Untuk kelas kesesuaian lahan padi sawah terendah dengan penghambat bahaya erosi (Neh) berada pada bentuklahan Zona Kars Konikal, dengan kemiringan lereng >15%. Terdapat hubungan antara kelas kesesuaian dengan produktivitas lahan padi sawah, yaitu semakin berat faktor penghambat maka tingkat produktivitasnya semakin rendah.

---

Rice production is very dependent on the potential of rice fields. The productive potential of each land will be different due to differences in physical and human factors that affect the land. Ponjong and Semanu Subdistrict in Gunungkidul Regency were the locations of the study because these subdistricts located in the Gunungsewu Karst Region have the widest areas of rice fields. The purpose of this study was to describe the spatial pattern of suitability and productivity of the rice fields, as well as the relationship between the land suitability class and the productivity of the rice fields in Ponjong and Semanu Subdistrict. Variables used are surface temperature, number of wet months, drainage, texture, pH, soil depth, cation capacity, base saturation and slope, productivity of the paddy fields. The correlation matrix method is used to process land productivity data and its management, while a spatial analysis was used for the land suitability class and land productivity. The results show that the most suitable rice fields are in the Plato Karst landform, which is moderate suitable (S2) with nutrient retention inhibitors (nr) in a rather alkaline pH level found in the nortwest side of Plato Karst. The lowest rice field suitability is found in Karst Conical zone with erosion hazard inhibitors (Neh) and slope above 15%. The study confirms the relationship between land use classes with the productivity of rice field; the more inhibiting factors found in the area, the lower the level of productivity."

"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."

"Transformasi metode penyampaian peringatan dini cuaca konvensional berupa informasi berbasis fenomena menjadi informasi berbasis dampak memberikan dampak yang signifikan terhadap upaya pengurangan resiko bencana. Algoritma prediksi berdasarkan data resolusi tinggi menjadi komponen yang penting daam sistem peringatan dini cuaca. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan kajian spasial implementasikan algoritma prediksi Short Term Ensemble Prediction System (STEPS) menggunakan data radar cuaca dalam pembuatan peringatan dini cuaca berbasis dampak di Kabupaten Bogor. Teknik weighted overlay digunakan untuk menghitung indeks peringatan berdasarkan nilai variabel Quantitative Precipitation Estimation (QPE) 24 jam, Quantitative Precipitation Forecast (QPF) 3 jam dari algoritma STEPS, dan nilai indeks risiko bencana banjir. Nilai pembobotan pada setiap variabel ditentukan menggunakan teknik Analytical Hierarchy Process (AHP) dan nilai batas ambang QPE dan QPF dihitung menggunakan metode persentil. Studi kasus yang digunakan adalah kejadian banjir pada tahun 2020 di Kabupaten Bogor. Algoritma STEPS menghasilkan performa prediksi yang baik dimana 75% dari seluruh studi kasus memiliki structure, amplitude, dan location yang hampir sama dengan nilai observasi. Indeks peringatan dini cuaca berbasis dampak pada seluruh studi kasus memiliki rentang nilai 5 hingga 10 atau masuk dalam kategori siaga hingga awas dengan potensi dampak banjir dimana seluruh potensi dampak tersebut sesuai dengan kejadian di lapangan.

---

The transformation of extreme weather early warnings format from phenomenon-based information into impact-based information has a significant role on disaster risk reduction. Prediction algorithms based on high-resolution data become an important component in extreme weather early warning systems. This research aims to conduct a spatial study of the implementation of the Short Term Ensemble Prediction System (STEPS) using weather radar data in the making of impact-based extreme weather early warnings in Bogor Regency. The weighted overlay technique is used to calculate the warning index based on the value of the Quantitative Precipitation Estimation (QPE) variable 24 hours ago, the Quantitative Precipitation Forecast (QPF) 3 hours ahead from the STEPS algorithm, and the value of the flood risk index. The weighting value for each variable was determined using the Analytical Hierarchy Process (AHP) technique and the threshold values ​​for QPE and QPF were calculated using the percentile method. The case study used is the flood incident in 2020 in Bogor Regency. The STEPS algorithm produces good predictive performance where 75% of all case studies have the same structure, amplitude, and location as the observed values. The impact-based early warning index in all case studies has a range of 5 to 10 or is in the category of alert to alert with potential flood impacts where all of these potential impacts are in accordance with events in the field."

"Produktivitas primer perairan menggambarkan kondisi kesuburan perairan. Kompleksitas produktivitas primer perairan bergantung pada kondisi dan indicator penilainnya. Salah satu indicator yang dipakai adalah kedalaman eufotik dan parameter biofisik klorofil-a, TSS dan salinitas. Teluk Kalabahi adalah jenis teluk yang unik karena berupa teluk tertutup dan memiliki ekosistem mangrove, terumbu karang, pantai berpasir, pantai berlumpur dan keunikan pesisir lainnya. Karakteristik lingkungan pesisir dan pantai, serta variabilitas iklim mempengaruhi dinamika produktivitas perairan eufotik. Dalam penelitian ini, nilai Produktifitas primer perairan eufotik Teluk Kalabahi dibangun menggunakan model algoritma produktivitas primer eufotik berdasarkan analisa model algoritma kedalaman eufotik, klorofil-a eufotik, TSS eufotik dan Salinitas eufotik. Model Produktivitas primer perairan eufotik yang dihasilkan dapat menjelaskan 87 persen produktivitas primer perairan eufotik aktual Teluk Kalabahi. Nilai produktivitas primer perairan eufotik Teluk Kalabahi lebih dominan dipengaruhi oleh sebaran klorofil-a eufotik (67%) dan salinitas eufotik (87%) dari pada sebaran TSS eufotik (26%). Pesisir selatan Teluk Kalabahi memiliki nilai produktivitas primer yang cukup tinggi karena memiliki sebaran ekosistem mangrove dan terdapat beberapa muara sungai jenis perennial stream. Klasifikasi produktivitas primer perairan eufotik tinggi (150-200 mgC/m3/jam) terdistribusi dalam luasan terbesar selama periode Bulan Kering dan kondisi El Nino daripada kondisi Bulan Basah dan La Nina. Jika dibandingkan dengan parameter lainnya, suhu permukaan laut tidak secara signifikan (18-25%), mempengaruhi nilai produktivitas primer perairan eufotik, namun secara spasial dapat menjelaskan sebarannya pada wilayah perairan Teluk Kalabahi. Distribusi klasifikasi produktivitas primer sedang sampai dengan tinggi (100-200 mgC/m3/jam) berada pada perairan habitat terumbu karang dan ekosistem mangrove, jika dibandingkan dengan jenis tipologi pesisir lainnya. Perairan Teluk Kalabahi tergolong dalam perairan subur pada klasifikasi laju produktivitas primer pertahun sebesar 50-200 mgC/m3/tahun, dan memiliki luas 92 persen dari total luas wilayah perairan Teluk Kalabahi.

---

Sea Primary productivity describes the condition of sea fertility. The complexity of primary water productivity depends on the conditions and indicators of assessment. One indicator used is euphotic depth and biophysical parameters such as chlorophyll-a, TSS and salinity. Kalabahi Bay is a unique type of bay because it is a closed bay and has mangrove ecosystems, coral reefs, sandy beaches, muddy beaches, and other coastal uniqueness. Coastal and coastal environmental characteristics, as well as climate variability influence the dynamics of sea primary productivity of euphotic depth. In this study, the value of sea primary productivity in Kalabahi Bay using a euphotic depth sea primary productivity algorithm model based on an analysis of euphotic depth algorithm models, chlorophyll-a euphotic algorithm models, TSS euphotic algorithm models, and salinity euphotic algorithm models. The sea primary productivity model of euphotic depth produced can explain 87 percent of the sea primary productivity of euphotic depth actual in Kalabahi Bay. The sea primary productivity value of euphotic depth of Kalabahi Bay was more dominantly affected by the distribution of chlorophyll-a euphotic (67%) and salinity euphotic (87%) than the distribution of TSS euphotic (26%). The southern coast of Kalabahi Bay has a high value of primary productivity because it has a distribution of mangrove ecosystems and there are several types estuaries of a perennial stream. The classification of primary productivity of high euphotic depth (150-200 mgC/m3/hour) was distributed in the largest area during the Dry Moon period and El Nino conditions rather than the conditions of the Wet Month and La Nina condition. When compared with other parameters, the sea surface temperature is not significant (18-25%), affecting the primary productivity value of euphotic depth, but spatially can explain its distribution in Kalabahi Bay. The distribution of moderate to high primary productivity classifications (100-200 mgC/m3/hour) is in the coral reef habitats and mangrove ecosystems when compared to another coastal typology area. Kalabahi Bay is classified as the fertile sea in the classification of annual primary productivity rates of 50-200 mgC/m3/year, and have an area of 92 percent of the total area of Kalabahi Bay."

"Jabodetabek merupakan salah satu wilayah yang mengalami pertumbuhan penduduk terkonsentrasi di Jakarta. Hal tersebut mendorong gejala urban expansion karena kebutuhan lahan yang ada di Provinsi Jakarta semakin terbatas dan akan mengakibatkan munculnya urbanisasi pada daerah sekitar Jakarta atau Jakarta Megacity’s Outer Suburbs (JMOS). Kota Bekasi merupakan salah satu kota yang terkena dampak besar dari fenomena tersebut. Dapat diketahui pula bahwa fenomena naiknya tingkat urbanisasi memiliki dampak seperti fenomena naiknya suhu permukaan tanah yang dapat mempengaruhi aktivitas manusia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola spasial tingkat urbanisasi dan juga pengaruhnya terhadap suhu permukaan tanah di Kota Bekasi. Data yang digunakan adalah Citra Sentinel-2 untuk klasifikasi penggunaan lahan dan Citra Landsat-8 untuk suhu permukaan tanah yang kemudian dilakukan survei lapangan untuk memvalidasi kedua data tersebut. Pengambilan data tingkat urbanisasi digunakan dengan menggunakan Indeks Rural-Urban Land Transformation (RULT). Hasil penelitian menunjukan bahwa Kota Bekasi memiliki pola spasial indeks RULT memiliki nilai akurasi Kappa sebesar 0,64 dengan rentang nilai indeks -1,49 hingga 0,19 dan memiliki pola spasial terklaster pada bagian barat Kota Bekasi. Selain itu suhu permukaan tanah dapat dihasilkan dengan menggunakan LST yang memiliki hasil validasi lapangan sebesar 0,65 dengan rentang nilai 23-36 derajat celsius dan memiliki pola spasial terklaster pada bagian barat dan utara Kota Bekasi. Untuk mengetahui korelasi antara indeks RULT dan LST, dilakukan uji statistik berupa regresi linier, hasil dari uji statistik kedua variabel tersebut menunjukkan adanya korelasi positif yang signifikan dengan tingkat korelasi sedang.

---

Jabodetabek is one of the regions that is concentrated in Jakarta. This concentration encourages urbanization because the need for land in DKI Jakarta Province is increasingly limited and will result in urbanization around Jakarta or the Jakarta Megacity Outer Suburbs (JMOS). Bekasi Municipality is one of the cities most affected by this phenomenon. It is also seen that the phenomenon of increasing urbanization has impacts, such as the phenomenon of rising land surface temperatures which can directly affect human activities. This study aims to determine the spatial pattern of urbanization level and its effect on land surface temperature in Bekasi Municipality. The data used are Sentinel-2 Imagery for land use classification and Landsat-8 Imagery for land surface temperature which is then conducted a field survey to validate the two data. Retrieval of urbanization level data is used by using the Rural-urban Land Transformation Index (RULT). The results showed that Bekasi Municipality has a RULT spatial index pattern with a Kappa accuracy value of 0.64 with an index value range of - 1.49 to 0.19 and has a terklaster spatial pattern in the western part of Bekasi Municipality. In addition, the land surface temperature can be generated using LST, which has a field validation result of 0.65 with a value range of 23-36 degrees Celsius and has a terklaster spatial pattern in the western and northern parts of Bekasi Municipality. To understand the correlation between the RULT and LST, use statistical test was carried out in the form of linear regression, and the results of the statistical test for both variables showed a significant positive correlation with a moderate level of correlation."

"Keputusan pemilihan Sekolah Menengah Pertama (SMP) oleh orangtua adalah aspek penting dalam membentuk pendidikan anak-anak mereka, yang berpotensi memengaruhi perkembangan dan prospek akademik anak-anak tersebut. Proses ini seringkali terpengaruh oleh beragam faktor, termasuk karakteristik orangtua dan variabel geografis. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merinci lebih lanjut bagaimana karakteristik orangtua murid sekolah menengah pertama. Penelitian ini menginvestigasi pola spasial distribusi karakteristik orangtua murid di Kecamatan Cipayung. Fokusnya adalah karakteristik orangtua murid, dengan tujuan mengidentifikasi karakteristik orangtua murid SMP di Kecamatan Cipayung, serta mengevaluasi dampak daya layan terhadap pemilihan sekolah. Metode penelitian mencakup survei kepada orangtua murid dan analisa data sekunder. Data karakteristik orangtua, berupa tingkat pendidikan, jenis permukiman, dan penghasilan, dikumpulkan bersama dengan data sekolah menengah pertama tempat anak mereka bersekolah. Selain itu, dilakukan analisa serta evaluasi daya layan SMP dalam hubungannya dengan pola spasial distribusi karakteristik orangtua murid SMP. Hasil penelitian menunjukan adanya pola spasial yang terbentuk antara karakteristik orangtua murid dengan karakteristik sekolah. Temuan ini diharapkan dapat membantu merumuskan rekomendasi kebijakan yang mendorong pemahaman yang lebih baik tentang pola pemilihan sekolah serta potensi perbaikan dalam penyediaan pendidikan di Kecamatan Cipayung.

---

The decision-making process of selecting a Junior High School (SMP) by parents is a crucial aspect in shaping the education of their children, potentially influencing the development and academic prospects of the students. This process is often influenced by various factors, including parental characteristics and geographic variables. Therefore, this research aims to provide a detailed insight into the characteristics of parents of junior high school students. The study investigates the spatial distribution patterns of parental characteristics in Cipayung District, focusing on identifying the characteristics of parents of SMP students in the area and evaluating the impact of services on school selection. The research methodology involves surveys of parents of junior high school students and the analysis of secondary data. Data on parental characteristics, such as educational level, settlement type, and income, are collected along with information about the junior high schools where their children attend. Additionally, an analysis and evaluation of the services provided by junior high schools are conducted in relation to the spatial distribution patterns of parental characteristics. The research findings reveal the presence of spatial patterns formed between parental characteristics and school characteristics. These findings are expected to contribute to formulating policy recommendations that encourage a better understanding of school selection patterns and potential improvements in education provision in Cipayung District."

"Pada tahun 2000 wilayah Kabupaten Jembrana menjadi wilayah dengan luasan hutan paling luas di Provinsi Bali, namun hal ini berubah seiring perkembangan penduduk dan kebutuhan masyarakat. Adanya aktivitas masyarakat dalam mengubah hutan menjadi bentuk lainnya seperti sawah dan kebun menjadi andil utama pada perubahan hutan yang ada di Jembrana. Aktivitas ngawen atau kegiatan merambah hutan demi memanfaatkan hutan sebagai lahan produktif membuat wilayah hutan di Jembrana sedikit demi sedikit berkurang. Ngawen menyebabkan perubahan pada wilayah yang dahulu merupakan tutupan lahan hutan berubah menjadi tutupan lahan non-hutan. Guna meneliti perubahan tutupan lahan di Jembrana, klasifikasi data berdasarkan citra tahun 2000 hingga 2020 dilakukan dengan metode klasifikasi terbimbing menggunakan citra Landsat 7. Selain itu, dilakukan pula proses wawancara serta observasi guna memeroleh data terkait aktivitas ngawen oleh masyarakat. Berdasarkan hasil pengolahan data citra, didapatkan bahwa tutupan lahan hutan di Jembrana berkurang hingga sekitar 30 ribu hektar pada kurun waktu 20 tahun yakni dari tahun 2000 hingga tahun 2020. Melalui hasil analisa fragmentasi juga nampak bahwa wilayah Jembrana telah mengalami fragmentasi pada 34 persen wilayahnnya dan 12 persen diantaranya termasuk dalam kategori sangat tinggi. Adanya perubahan pada tutupan lahan ini berakibat pada terjadinya peristiwa kebencanaan seperti banjir dan tanah longsor yang belum lama ini terjadi. Berdasarkan penuturan informan, peristiwa bencana ini terjadi pasca maraknya aktivitas ngawen yang ada di wilayah hutan Jembrana. Perubahan tutupan lahan di Jembrana sebenarnya sudah berusaha dicegah dan diatur oleh pemerintah melalui upaya pembentukan Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Jembrana tahun 2012-2032. Namun berdasarkan hasil pemodelan di tahun 2032 wilayah Jembrana diprediksikan tidak sesuai dengan rencana tata ruang yang disusun oleh pemerintah. Wilayah hutan yang direncanakan menutupi 53 persen wilayah Jembrana, berdasarkan pemodelan hanya mampu menutupi sekitar 32 persen dari keseluruhan wilayah Jembrana.

---

In 2000 the Jembrana Regency area became the area with the largest forest area in Bali Province, but this changed with the development of the population and community needs. The existence of community activities in turning forests into other forms such as rice fields and gardens is the main contribution to the changes in forests in Jembrana. Ngawen activities or activities to penetrate forests to use forests as productive land make the forest area in Jembrana gradually reduced. Ngawen caused changes in the area that used to be forest land cover turned into non-forest land cover. To examine changes in land cover in Jembrana, the classification of data based on imagery from 2000 to 2020 was carried out by guided classification method using Landsat 7 imagery. In addition, there is also an interview and observation process to obtain data related to authorized activities by the community. Based on the results of processing image data, it was found that forest land cover in Jembrana was reduced to about 30 thousand hectares in the period of 20 years, from 2000 to 2020. Through the results of fragmentation analysis, it also appears that the Jembrana region has experienced fragmentation in 34 percent of its territory and 12 percent of them fall into a very high category. The existence of changes in land cover resulted in disaster events such as floods and landslides that recently occurred. Based on the informant's account, this disaster event occurred after the rise of ngawen activities in the Jembrana forest area. Changes in land cover in Jembrana have actually tried to be prevented and regulated by the government through efforts to establish a Spatial Plan for Jembrana Regency in 2012-2032. However, based on the results of modeling in 2032, the Jembrana region is predicted to be not in accordance with the spatial plan drawn up by the government. The planned forest area covers 53 percent of Jembrana area, based on modeling is only able to cover about 32 percent of the entire Jembrana area.

"