Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKEkonomi kreatif dan kemajuan teknologi informasi dan komunikasi telah menyebabkan perubahan besar dalam cara memproduksi dan mengonsumsi ruang (Moriset, 2014), saat ini orang dapat bekerja di berbagai tempat. Perubahan ini memunculkan kebutuhan ruang kerja baru yang lebih fleksibel dan memungkinkan orang untuk berkolaborasi. Kebutuhan ruang kerja baru ini mendorong fenomena coworking space di perkotaan. Penelitian ini bertujuan untuk memahami persebaran lokasi coworking space di DKI Jakarta, faktor-faktor yang mempengaruhi pemilik dan preferensi pengguna dalam memilih lokasi coworking space di DKI Jakarta, serta kebijakan pemerintah Provinsi DKI Jakarta yang terkait coworking space. Metode analisa penelitian ini menggunakan metode gabungan kuantitatif dan kualitatif. Metode kuantitatif mengunakan alat analisa tetangga terdekat dan analisa komponen utama, sedangkan metode kualitatif menggunakan wawancara mendalam. Kesimpulan dari penelitian ini yakni adalah pola persebaran di DKI Jakarta mengelompok. Lokasi persebaran coworking space terpadat berada pada kawasan pusat perkantoran, perdagangan, dan jasa. Selain faktor klasik ekonomi, faktor yang mempengaruhi pemilik coworking space dalam memilih lokasi adalah faktor kedekatan tempat tinggal pemilik. Hasil perhitungan analisis komponen utama terdapat 9 faktor baru yang mempengaruhi preferensi pengguna. Pemprov DKI Jakarta telah mengeluarkan beberapa kebijakan yang terkait dengan pengembangan start up dan coworking space tetapi perlu ditambah peraturan yang lebih komprehensif berkaitan dengan ekonomi kreatif

---

ABSTRACTThe creative economy and advancement of information and communication technology have caused major change in how to produce and consume space (Moriset, 2014). Nowadays, people can work anywhere, in any various places. This change raises the need for a new flexible work space which allows people to collaborate. The need for this new work space encourages coworking space phenomenon in urban area. This study aims at understanding distribution of coworking space location in DKI Jakarta, factor that influence the owner and user preference in choosing coworking space location in DKI Jakarta, and policy of DKI Jakarta Provincial Government related to coworking space. The method used for analyzing this study is a combined quantitative and qualitative method. The quantitative method uses the closest neighbor and main component analysis, while the qualitative method uses in-depth interview. This study concluded that the pattern of distribution in DKI Jakarta is clustered. The densest distribution location of coworking space is in the central office, trade and service areas. Aside from classical economic factor, the owner of coworking space is influenced by the proximity of the owner's residence in choosing a coworking space location. The result of main component analysis revealed that there are 9 new factors that affect user preference in choosing coworking space. In addition, DKI Jakarta Provincial Government has issued several policies related to the development of start-up and coworking space, but it needs to add a more comprehensive regulation related to creative economy."

"Peningkatan jumlah penduduk di Kota Depok meningkat dari Tahun 2013 hingga 2017 akibat dari urbanisasi. Urbanisasi dapat mengakibatkan penurunan Ruang Terbuka Hijau (RTH). Penurunan RTH berdampak penurunan kualitas  lingkungan, dimana oksigen yang dihasilkan oleh RTH menjadi berkurang. Oksigen yang dibutuhkan oleh penduduk dan kendaraan bermotor akan terus meningkat, seiring meningkatnya penduduk dan jumlah kendaran bermotor yang beroperasi di Kota Depok. Penelitian ini bertujuan untuk : (1) Menganalisis luas perubahan Ruang Terbuka Hijau tahun 2013 ke 2017, (2) Menganalisis faktor – faktor yang mempengaruhi penyediaan Ruang Terbuka Hijau di Kota Depok, (3) Membuat model dinamika spasial penyediaan Ruang Terbuka Hijau berdasarkan kebutuhan Oksigen di Kota Depok. Metode klasifikasi multispektral yang digunakan dalam menganalisis perubahan Ruang Terbuka Hijau dari tahun 2013 hingga 2017. Ada 6 faktor yang mempengaruhi perubahan yaitu jarak terhadap jalan, sungai, permukiman, danau, stasiun, dan terminal. Menganalisa faktor yang mempengaruhi perubahan Ruang Terbuka Hijau menggunakan analisis jarak (Euclidean Distance), sedangkan mengetahui besarnya pengaruh menggunakan pemodelan regresi logistic untuk memperoleh persamaan secara matematis. Model Marcov Chain digunakan untuk membuat model prediksi RTH pada tahun 2032. Hasil dari penelitian menunjukan Perubahan ruang terbuka hijau dari bervegetasi menjadi tidak bervegetasi di Kota Depok dari tahun 2013 ke 2017 mengalami penurunan seluas sebesar 30%. Sedangkan prediksi 15 tahun yang akan datang yaitu dari tahun 2017 hingga 2032 ruang terbuka hijau bervegetasi menjadi tidak bervegetasi terjadi sebesar 50%. Enam faktor yang dianalisis dalam mempengaruhi perubahan Ruang Terbuka Hijau dari bervegetasi menjadi tidak bervegetasi yang paling besar yaitu jarak terhadap permukiman sebesar 0,439, sedangkan yang paling kecil pengaruhnya yaitu jarak terhadap danau yaitu hanya sebesar 0.00000093. Model prediksi 2032, Model simulasi ruang terbuka hijau pada tahun 2017 menghasilkan nilai akurasi sebesar 81,10 %, nilai ini sudah cukup baik karena lebih dari 80%.

---

The increase in population in Depok City increased from 2013 to 2017 due to urbanization. Urbanization can lead to decrease green open space. The reduction in green open space has effect of decreasing the quality of the environment, where the oxygen produced by green open space is reduced. The oxygen needed by residents and motorized vehicles will continue to increase, as the population increases and the number of motorized vehicles operating in the Depok city.

This study aims to: (1) Analyze the extent of changes in green open space in 2013 to 2017, (2) Analyze the factors that influence the provision of green open space in Depok City, (3) Model the spatial dynamics of providing green open space based on oxygen requirements in Depok City.

The multispectral classification method used in analyzing changes in the green open space from 2013 to 2017. There are six factors that influence the change, namely the distance to roads, rivers, settlements, lakes, stations, and terminals. Analyzing the factors that influence changes in green open space using distance analysis (euclidean distance), while knowing the magnitude of influence using logistic regression modeling to obtain mathematical equations. The Marcov Chain model is used to make prediction models for green open space by 2032.

The results of the study show that changes in green open space from vegetation to non-vegetation in Depok city from 2013 to 2017 decreased by 30%. Whereas the prediction of the next 15 years is from 2017 to 2032 vegetated green open spaces to become non-vegetated will occur at 50%. The six factors analyzed in influencing changes in green open space from being vegetated were not the most vegetated, namely the distance to settlements was 0.439, while the least influential was the distance to the lake which was only 0.00000093. Prediction model 2032, simulation model of green open space in 2017 produces an accuracy value of 81.10%, this value is quite good because it is more than 80%."

"Kolesterol sebagai elemen struktural utama dalam membran sel, memainkan peran penting dalam fungsi biologis. Tingkat kolesterol dalam tubuh harus dipertahankan pada level normal <5,2 mmol/L untuk mencegah hiperkolesterolemia, yang dapat menyebabkan penyakit kardiovaskular. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan mengembangkan sensor MIP menggunakan elektroda grafit pensil yang difungsionalisasi dengan grafena oksida untuk mendeteksi kolesterol yang efisien, sensitif, selektif, presisi, dan stabil. Metode deteksi kolesterol telah banyak dipelajari, namun seringkali memerlukan peralatan mahal dan persiapan sampel yang rumit. Metode enzimatik saat ini efektif tetapi memiliki kelemahan berupa biaya tinggi dan degradasi enzim selama penyimpanan. Penelitian ini mengusulkan sensor elektrokimia non-enzimatik berbasis Molecularly Imprinted Polymer (MIP) dengan monomer DMAEMA pada elektroda grafit pensil (PGE) yang dimodifikasi dengan grafena oksida. Melalui optimasi parameter seperti rasio konsentrasi molekul templat terhadap monomer, jumlah siklus polimerisasi dan penghilangan molekul templat, laju polimerisasi dan deteksi, durasi rebinding, serta pH pelarut, sensor menunjukkan kinerja yang memuaskan. LOD sebesar 0,83 mM, LOQ sebesar 2,76 mM, sensitivitas 40,52 μA.μM⁻¹.cm⁻², dan rentang linear 1 - 7 mM, sensor ini menawarkan presisi dan selektivitas yang baik terhadap kolesterol. Hasil penelitian juga menunjukkan stabilitas sensor yang baik selama periode pengujian.

---

Cholesterol, as a principal structural element in cell membranes, plays a vital role in biological functions. The cholesterol levels in the body must be maintained at a normal level of <5.2 mmol/L to prevent hypercholesterolemia, which can lead to cardiovascular diseases. The aim of this research is to design and develop an MIP sensor using a pencil graphite electrode functionalized with graphene oxide for the efficient, sensitive, selective, precise, and stable detection of cholesterol. Cholesterol detection methods have been widely studied, yet they often require expensive equipment and complicated sample preparation. Current enzymatic methods are effective but have the disadvantages of high cost and enzyme degradation during storage. This study proposes a non-enzymatic electrochemical sensor based on Molecularly Imprinted Polymer (MIP) with DMAEMA monomer on a pencil graphite electrode (PGE) modified with graphene oxide. Through the optimization of parameters such as the ratio of template molecule concentration to monomer, the number of polymerization cycles and template molecule removal, the polymerization and detection rate, rebinding duration, and solvent pH, the sensor demonstrated satisfactory performance. LOD of 0.83 mM, LOQ of 2.76 mM, sensitivity of 40,52 μA.μM⁻¹.cm⁻², and a linear range of 1-7 mM, the sensor offers good precision and selectivity towards cholesterol. The research findings also indicate the sensor’s good stability over the testing period."

"

Ketersediaan jasa ekosistem lamun sangat bergantung pada kondisi biofisik dan dinamika ekosistem terutama dari faktor antropogenik. Ekosistem lamun saat ini sedang mengalami krisis karena semakin terpengaruh oleh perubahan yang diakibatkan oleh aktivitas manusia di zona pesisir. Ini menghambat kelangsungan ekosistem lamun. Riset ini mengevaluasi indeks kesehatan ekosistem lamun dan menentukan potensi keberlanjutan pemanfaatan jasa ekosistem lamun di pesisir Pulau Panjang, Serang, Banten dengan menggunakan pendekatan kuantitatif serta metode campuran. Studi ini menemukan bahwa Pulau Panjang memiliki keragaman spesies lamun yang cukup tinggi dengan ditemukan 7 spesies lamun termasuk Enhalus acoroides yang cukup mendominasi pesisir pulau. Indeks kesehatan lamun juga cukup tinggi yang berkisar di antara 60 – 70%. Hasil riset juga membuktikan bahwa perilaku masyarakat yang konsumtif memicu pemanfataan jasa ekosistem yang tinggi. Pemanfaatan jasa ekosistem lamun yang tinggi dapat mengecilkan potensi pemanfaatan secara berkelanjutan. Ini dikarenakan tingkat pendidikan masyarakat yang tergolong rendah. Oleh karena itu, sosiasliasi dan pengelolaan atas ekosistem lamun perlu segera diimplementasikan.

 

---

The existence of seagrass ecosystem services is dependent on biophysical conditions and the dynamics of the ecosystem, especially from anthropogenic factors. Seagrass ecosystems are currently in crisis because they are increasingly affected by changes caused by human activities in the coastal zone. This inhibits the sustainability of the seagrass ecosystem. This research evaluates the health index of seagrass ecosystems and determines the potential for sustainable utilization of seagrass ecosystem services on the coast of Pulau Panjang, Serang, Banten using quantitative approaches and mixed methods. The study found that Panjang Island have a high diversity of seagrass species with 7 seagrass species found, including Enhalus acoroides which dominated the coast. Habitat structure index represents seagrass health that was obtained is quite high which ranges between 60 - 70%. Another result of this research also proves that high consumptive behavior triggers the high utilization of ecosystem services. The utilization of seagrass ecosystems can reduce the potential for sustainable utilization of seagrass ecosystems. This is due to the communities’ low education. Therefore, management of seagrass ecosystems needs to be implemented immediately so that sustainable utilization of seagrass ecosystem services can be actualized.

 

"