SEJARAH MENARA EIFFEL

D

ibangun dalam rangka pekan Pameran Dunia dan perayaan Revolusi Perancis, menara dengan bendera berkibar di puncaknya diresmikan pada tanggal 31 Maret 1889. Meskipun kecaman dan protes yang keras dari penduduk Paris dan kalangan intelektual selama dibangun, kerangka besi ini menjadi simbol kota Paris dan menarik lebih dari 6 juta pengunjung setiap tahun.

Pemimpin Proyek : Tuan Gustave Eiffel dibantu oleh, antara lain, para insinyur Maurice Koechlin dan Emile Nouguier serta Stephen Sauvestre sebagai arsitek.

Rencana proyek dimulai tahun 1884. Meskipun semua halangan di atas, pembanguan menara dimulai pada tahun 1887 dan selesai 26 bulan kemudian pada tahun 1889. Telah direncanakan menara ini akan dirobohkan setelah berlangsungnya pekan Pameran Dunia 1900. Akan tetapi, percobaan berhasil dari transmisi radio yang dikendalikan oleh Angkatan Bersenjata Perancis sebelum hari pemugaran akhirnya menyelamatkan menara Eiffel.

Bahan yang digunakan : Besi baja dikaitkan dalam bentuk persilangan dari 18.038 biji yang diperkuat dengan 2.500.000 paku. Kerangka dari karya Tuan Gustave Eiffel ini tahan angin dan walaupun bahannya dari besi, berat menara hanya 7.300 ton.

Tinggi : Dari tanah sampai tiang bendera, tingginya 312.27 meter pada tahun 1889, sekarang 324 meter dengan antenanya. Saat ini, berbagai perusahaan televisi Perancis memasang antena mereka di puncak Menara Eiffel.

Dimiliki oleh Pemerintah Daerah Paris dan dikelola oleh perusahaan swasta, "Société Nouvelle de l'Exploitation de la Tour Eiffel", kerangka besi ini direnovasi setiap 7 tahun sekali dan dicat dengan 50 ton cat. Renovasinya digarap olah pekerja yang manguasai olah raga alpinis dan akrobatis.

Penerangan : "Gadis Besi" ini diterangi dengan 352 projektor 1.000 watts dan berkedip setiap sengah jam pada malam hari dengan 20.000 bola lampu dan 800 lampu disko.

Supaya membuat menara kelihatannya lebih hidup, 4 lampu laser xenon yang berkekuatan 6.000 watts berputar secara permanen di puncak menara.

Jumlah tangga : 1.665 tangga bagi pengunjung yang senang olah raga. Ada 2 buah lift yang naik ke tingkat dua dimana bisa ditemukan berbagai toko suvenir.

Sabar...ke Puncak Menara Eiffel Harus Antre Minimal 2 Jam

ANTREAN di depan primadona wisata Kota Paris, Prancis, yaitu Menara Eiffel memanjang. Penyebabnya, dua dari tiga lift untuk mengantar pengunjung ke atas menara tersebut rusak.

Satu lift menara Eiffel rusak secara tiba-tiba sedangkan lift lainnya sudah dua tahun ini sedang dalam renovasi. Hal ini menyebabkan hanya satu lift yang berfungsi untuk membawa wisatawan menuju puncak Menara Eiffel, sehingga antreannya mengular.

Para pengunjung yang ingin mencapai puncak Eiffel harus menunggu paling tidak dua jam lebih lama dari biasanya. Akibat lain dari hal ini, wisatawan yang mengunjungi Menara Eiffel berkurang.

"Biasanya, ada 25.000 turis per hari, kini menurun hingga hanya 20.000 turis," tutur Nicolas Lefebvre, Direktur Menara Eiffel, seperti dikutip dari SMH, Jumat (13/4/2012).

Dia mengatakan akan melakukan pemeriksaan rutin pada akhir April, namun bisa lebih lama bila menemukan adanya renovasi lain yang diperlukan. Menurut juru bicara pengelola Menara Eiffel, Marthe Ozbolt, kunjungan ke menara ini mencapai 7,1 juta pengunjung pada 2011, menjadikannya salah satu monumen terbanyak dikunjungi di dunia.

SUMBER :

http://www.parissweethome.com/parisrentals/eiffel_my.php

http://travel.okezone.com/read/2012/04/13/407/611046/sabar-ke-puncak-menara-eiffel-harus-antre-minimal-2-jam

BIOINFORMATIKA

B

ioinformatika merupakan ilmu terapan yang lahir dari perkembangan teknologi informasi dibidang molekular. Pembahasan dibidang bioinformatik ini tidak terlepas dari perkembangan biologi molekular modern, salah satunya peningkatan pemahaman manusia dalam bidang genomic yang terdapat dalam molekul DNA.

Kemampuan untuk memahami dan memanipulasi kode genetik DNA ini sangat didukung oleh teknologi informasi melalui perkembangan hardware dan soffware. Baik pihak pabrikan sofware dan harware maupun pihak ketiga dalam produksi perangkat lunak. Salah satu contohnya dapat dilihat pada upaya Celera Genomics, perusahaan bioteknologi Amerika Serikat yang melakukan pembacaan sekuen genom manusia yang secara maksimal memanfaatkan teknologi informasi sehingga bisa melakukan pekerjaannya dalam waktu yang singkat (hanya beberapa tahun).

Perkembangan teknologi DNA rekombinan memainkan peranan penting dalam lahirnya bioinformatika. Teknologi DNA rekombinan memunculkan suatu pengetahuan baru dalam rekayasa genetika organisme yang dikenala bioteknologi. Perkembangan bioteknologi dari bioteknologi tradisional ke bioteknologi modren salah satunya ditandainya dengan kemampuan manusia dalam melakukan analisis DNA organisme, sekuensing DNA dan manipulasi DNA.

Sekuensing DNA satu organisme, misalnya suatu virus memiliki kurang lebih 5.000 nukleotida atau molekul DNA atau sekitar 11 gen, yang telah berhasil dibaca secara menyeluruh pada tahun 1977. Kemudia Sekuen seluruh DNA manusia terdiri dari 3 milyar nukleotida yang menyusun 100.000 gen dapat dipetakan dalam waktu 3 tahun, walaupun semua ini belum terlalu lengkap. Saat ini terdapat milyaran data nukleotida yang tersimpan dalam database DNA, GenBank di AS yang didirikan tahun 1982.

Bioinformatika ialah ilmu yang mempelajari penerapan teknik komputasi untuk mengelola dan menganalisis informasi hayati. Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika, statistika, dan informatika untuk memecahkan masalah-masalah biologi, terutama yang terkait dengan penggunaan sekuens DNA dan asam amino. Contoh topik utama bidang ini meliputi pangkalan data untuk mengelola informasi hayati, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan struktur protein atau pun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.

Bioinformatika pertamakali dikemukakan pada pertengahan 1980an untuk mengacu kepada penerapan ilmu komputer dalam bidang biologi. Meskipun demikian, penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika seperti pembuatan pangkalan data dan pengembangan algoritma untuk analisis sekuens biologi telah dilakukan sejak tahun 1960an.

Kemajuan teknik biologi molekuler dalam mengungkap sekuens biologi protein (sejak awal 1950an) dan asam nukleat (sejak 1960an) mengawali perkembangan pangkalan data dan teknik analisis sekuens biologi. Pangkalan data sekuens protein mulai dikembangkan pada tahun 1960an di Amerika Serikat, sementara pangkalan data sekuens DNA dikembangkan pada akhir 1970an di Amerika Serikat dan Jerman pada Laboratorium Biologi Molekuler Eropa (European Molecular Biology Laboratory).

Penemuan teknik sekuensing DNA yang lebih cepat pada pertengahan 1970an menjadi landasan terjadinya ledakan jumlah sekuens DNA yang dapat diungkapkan pada 1980an dan 1990an. Hal ini menjadi salah satu pembuka jalan bagi proyek-proyek pengungkapan genom, yang meningkatkan kebutuhan akan pengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya menyebabkan lahirnya bioinformatika.

Perkembangan jaringan internet juga mendukung berkembangnya bioinformatika. Pangkalan data bioinformatika yang terhubungkan melalui internet memudahkan ilmuwan dalam mengumpulkan hasil sekuensing ke dalam pangkalan data tersebut serta memperoleh sekuens biologi sebagai bahan analisis. Selain itu, penyebaran program-program aplikasi bioinformatika melalui internet memudahkan ilmuwan dalam mengakses program-program tersebut dan kemudian memudahkan pengembangannya.

Pangkalan Data sekuens biologi dapat berupa pangkalan data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat dan protein, pangkalan data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein, dan pangkalan data struktur untuk menyimpan data struktur protein dan asam nukleat.

Pangkalan data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika Serikat), EMBL (the European Molecular Biology Laboratory, Eropa), dan DDBJ (DNA Data Bank of Japan, Jepang). Ketiga pangkalan data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan cakupan masing-masing pangkalan data. Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah submisi (pengumpulan) langsung dari peneliti individual, proyek sekuensing genom, dan pendaftaran paten. Selain berisi sekuens asam nukleat, entri dalam pangkalan data sekuens asam nukleat pada umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA), nama organisme sumber asam nukleat tersebut, dan segala sesuatu yang berkaitan dengan sekuens asam nukleat tersebut.

Selain asam nukleat, beberapa contoh pangkalan data penting yang menyimpan sekuens primer protein adalah PIR (Protein Information Resource, Amerika Serikat), Swiss-Prot (Eropa), dan TrEMBL (Eropa). Ketiga pangkalan data tersebut telah digabungkan dalam UniProt, yang didanai terutama oleh Amerika Serikat. Entri dalam UniProt mengandung informasi tentang sekuens protein, nama organisme sumber protein, pustaka yang berkaitan, dan komentar yang pada umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein tersebut.

Perangkat bioinformatika yang berkaitan erat dengan penggunaan pangkalan data sekuens Biologi ialah BLAST (Basic Local Alignment Search Tool). Penelusuran BLAST (BLAST search) pada pangkalan data sekuens memungkinkan ilmuwan untuk mencari sekuens baik asam nukleat maupun protein yang mirip dengan sekuens tertentu yang dimilikinya. Hal ini berguna misalnya untuk menemukan gen sejenis pada beberapa organisme atau untuk memeriksa keabsahan hasil sekuensing atau untuk memeriksa fungsi gen hasil sekuensing. Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens.

PDB (Protein Data Bank, Bank Data Protein) ialah pangkalan data tunggal yang menyimpan model struktur tiga dimensi protein dan asam nukleat hasil penentuan eksperimental (dengan kristalografi sinar-X, spektroskopi NMR, dan mikroskopi elektron). PDB menyimpan data struktur sebagai koordinat tiga dimensi yang menggambarkan posisi atom-atom dalam protein atau pun asam nukleat.

Penerapan Utama Bioinformatika

Ø  Basis Data Sekuens Biologis

Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya, basis data sekuens biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat maupun protein, basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein, dan basis data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat.

Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika Serikat), EMBL (Eropa), dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan, Jepang). Ketiga basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan cakupan masing-masing basis data. Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah submisi langsung dari periset individual, proyek sekuensing genom, dan pendaftaran paten. Selain berisi sekuens asam nukleat, entri dalam basis data sekuens asam nukleat umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA), nama organisme sumber asam nukleat tersebut, dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens asam nukleat tersebut.

Sementara itu, contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens primer protein adalah PIR (Protein Information Resource, Amerika Serikat), Swiss-Prot (Eropa), dan TrEMBL (Eropa). Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat). Entri dalam UniProt mengandung informasi tentang sekuens protein, nama organisme sumber protein, pustaka yang berkaitan, dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein tersebut.

BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) merupakan perkakas bioinformatika yang berkaitan erat dengan penggunaan basis data sekuens biologis. Penelusuran BLAST (BLAST search) pada basis data sekuens memungkinkan ilmuwan untuk mencari sekuens asam nukleat maupun protein yang mirip dengan sekuens tertentu yang dimilikinya. Hal ini berguna misalnya untuk menemukan gen sejenis pada beberapa organisme atau untuk memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil sekuensing. Algoritma yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens.

PDB (Protein Data Bank, Bank Data Protein) adalah basis data tunggal yang menyimpan model struktural tiga dimensi protein dan asam nukleat hasil penentuan eksperimental (dengan kristalografi sinar-X, spektroskopi NMR dan mikroskopi elektron). PDB menyimpan data struktur sebagai koordinat tiga dimensi yang menggambarkan posisi atom-atom dalam protein ataupun asam nukleat.

Ø  Penyejajaran Sekuens

Penyejajaran sekuens (sequence alignment) adalah proses penyusunan/pengaturan dua atau lebih sekuens sehingga persamaan sekuens-sekuens tersebut tampak nyata. Hasil dari proses tersebut juga disebut sebagai sequence alignment atau alignment saja. Baris sekuens dalam suatu alignment diberi sisipan (umumnya dengan tanda "–") sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama di antara sekuens-sekuens tersebut. Berikut adalah contoh alignment DNA dari dua sekuens pendek DNA yang berbeda, "ccatcaac" dan "caatgggcaac" (tanda "|" menunjukkan kecocokan atau match di antara kedua sekuens).

Sequence alignment merupakan metode dasar dalam analisis sekuens. Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari leluhur yang sama (common ancestor). Ketidakcocokan (mismatch) dalam alignment diasosiasikan dengan proses mutasi, sedangkan kesenjangan (gap, tanda "–") diasosiasikan dengan proses insersi atau delesi. Sequence alignment memberikan hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens tersebut. Misalnya, kedua sekuens dalam contoh alignment di atas bisa jadi berevolusi dari sekuens yang sama "ccatgggcaac". Dalam kaitannya dengan hal ini, alignment juga dapat menunjukkan posisi-posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein, yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut bisa jadi penting bagi struktur atau fungsi protein tersebut.

Selain itu, sequence alignment juga digunakan untuk mencari sekuens yang mirip atau sama dalam basis data sekuens. BLAST adalah salah satu metode alignment yang sering digunakan dalam penelusuran basis data sekuens. BLAST menggunakan algoritma heuristik dalam penyusunan alignment.

Beberapa metode alignment lain yang merupakan pendahulu BLAST adalah metode "Needleman-Wunsch" dan "Smith-Waterman". Metode Needleman-Wunsch digunakan untuk menyusun alignment global di antara dua atau lebih sekuens, yaitu alignment atas keseluruhan panjang sekuens tersebut. Metode Smith-Waterman menghasilkan alignment lokal, yaitu alignment atas bagian-bagian dalam sekuens. Kedua metode tersebut menerapkan pemrograman dinamik (dynamic programming) dan hanya efektif untuk alignment dua sekuens (pairwise alignment)

Clustal adalah program bioinformatika untuk alignment multipel (multiple alignment), yaitu alignment beberapa sekuens sekaligus. Dua varian utama Clustal adalah ClustalW dan ClustalX.

Metode lain yang dapat diterapkan untuk alignment sekuens adalah metode yang berhubungan dengan Hidden Markov Model ("Model Markov Tersembunyi", HMM). HMM merupakan model statistika yang mulanya digunakan dalam ilmu komputer untuk mengenali pembicaraan manusia (speech recognition). Selain digunakan untuk alignment, HMM juga digunakan dalam metode-metode analisis sekuens lainnya, seperti prediksi daerah pengkode protein dalam genom dan prediksi struktur sekunder protein.

Ø  Prediksi Struktur Protein

Model protein hemaglutinin dari virus influensa

Secara kimia/fisika, bentuk struktur protein diungkap dengan kristalografi sinar-X ataupun spektroskopi NMR, namun kedua metode tersebut sangat memakan waktu dan relatif mahal. Sementara itu, metode sekuensing protein relatif lebih mudah mengungkapkan sekuens asam amino protein. Prediksi struktur protein berusaha meramalkan struktur tiga dimensi protein berdasarkan sekuens asam aminonya (dengan kata lain, meramalkan struktur tersier dan struktur sekunder berdasarkan struktur primer protein). Secara umum, metode prediksi struktur protein yang ada saat ini dapat dikategorikan ke dalam dua kelompok, yaitu metode pemodelan protein komparatif dan metode pemodelan de novo.

Pemodelan protein komparatif (comparative protein modelling) meramalkan struktur suatu protein berdasarkan struktur protein lain yang sudah diketahui. Salah satu penerapan metode ini adalah pemodelan homologi (homology modelling), yaitu prediksi struktur tersier protein berdasarkan kesamaan struktur primer protein. Pemodelan homologi didasarkan pada teori bahwa dua protein yang homolog memiliki struktur yang sangat mirip satu sama lain. Pada metode ini, struktur suatu protein (disebut protein target) ditentukan berdasarkan struktur protein lain (protein templat) yang sudah diketahui dan memiliki kemiripan sekuens dengan protein target tersebut. Selain itu, penerapan lain pemodelan komparatif adalah protein threading yang didasarkan pada kemiripan struktur tanpa kemiripan sekuens primer. Latar belakang protein threading adalah bahwa struktur protein lebih dikonservasi daripada sekuens protein selama evolusi; daerah-daerah yang penting bagi fungsi protein dipertahankan strukturnya. Pada pendekatan ini, struktur yang paling kompatibel untuk suatu sekuens asam amino dipilih dari semua jenis struktur tiga dimensi protein yang ada. Metode-metode yang tergolong dalam protein threading berusaha menentukan tingkat kompatibilitas tersebut.

Dalam pendekatan de novo atau ab initio, struktur protein ditentukan dari sekuens primernya tanpa membandingkan dengan struktur protein lain. Terdapat banyak kemungkinan dalam pendekatan ini, misalnya dengan menirukan proses pelipatan (folding) protein dari sekuens primernya menjadi struktur tersiernya (misalnya dengan simulasi dinamika molekular), atau dengan optimisasi global fungsi energi protein. Prosedur-prosedur ini cenderung membutuhkan proses komputasi yang intens, sehingga saat ini hanya digunakan dalam menentukan struktur protein-protein kecil. Beberapa usaha telah dilakukan untuk mengatasi kekurangan sumber daya komputasi tersebut, misalnya dengan superkomputer (misalnya superkomputer Blue Gene [1] dari IBM) atau komputasi terdistribusi (distributed computing, misalnya proyek Folding@home) maupun komputasi grid.

Ø  Analisis Ekspresi Gen

Analisis klastering ekspresi gen pada kanker payudara

Ekspresi gen dapat ditentukan dengan mengukur kadar mRNA dengan berbagai macam teknik (misalnya dengan microarray ataupun Serial Analysis of Gene Expression ["Analisis Serial Ekspresi Gen", SAGE]). Teknik-teknik tersebut umumnya diterapkan pada analisis ekspresi gen skala besar yang mengukur ekspresi banyak gen (bahkan genom) dan menghasilkan data skala besar. Metode-metode penggalian data (data mining) diterapkan pada data tersebut untuk memperoleh pola-pola informatif. Sebagai contoh, metode-metode komparasi digunakan untuk membandingkan ekspresi di antara gen-gen, sementara metode-metode klastering (clustering) digunakan untuk mempartisi data tersebut berdasarkan kesamaan ekspresi gen.

Bidang-Bidang Yang Terkait Dengan Bioinformatika

Di bawah ini bidang-bidang yang terkait dengan bioinformatika :

1. Biophysics

Merupakan sebuah bidang interdisiplier yang mengaplikasikan teknik-teknik dari ilmu fisika untuk memahami struktur dan ilmu biologi. Ilmu ini terkait dengan bioinformatika karena untuk mengenal teknik-teknik dari ilmu fisika untuk memahami struktur tersebut membutuhkan penggunaan TI.

2. Computational Biology

Bidang ini merupakan bagian dari bioinformatika yang paling dekat dengan bidang Biologi umum klasik. Fokus dari Computational Biology adalah gerak evolusi, populasi, dan biologi teoritis daripada biomedis dalam molekul dan sel. Pada penerapan bidang ini model-model statistika untuk fenomena biologi lebih di pakai dibandingkan dengan model sebenarnya.

3. Medical Informatics

Merupakan sebuah disiplin ilmu yang baru yang didefinisikan sebagai pembelajaran, penemuan, dan implementasi dari struktur dan algoritma untuk meningkatkan komunikasi, pengertian, dan manajemen informasi medis. Disiplin ilmu ini, berkaitan dengan data-data yang didapatkan pada level biologi yang lebih “rumit”, dimana sebagian besar bioinformatika lebih memperhatikan informasi dari sistem dan struktur biomolekul dan seluler.

4. Proteomics

Pertama kali digunakan utnuk menggambarkan himpunan dari protein-protein yang tersusun oleh genom. Mengkarakterisasi banyaknya puluhan ribu protein yang dinyatakan dalam sebuah tipe sel yang diberikan pada waktu tertentu melibatkan tempat penyimpanan dan perbandingan dari data yang memiliki jumlah yang sangat besar, tak terhindarkan lagi akan memerlukan bioinformatika.

5. Genomics

Adalah bidang ilmu yang ada sebelum selesainya sekuen genom, kecuali dalam bentuk yang paling kasar. Genomics adalah setiap usaha untuk menganalisa atau membandingakna seluruh komplemen genetik dari satu spesies atau lebih.

Sumber :

http://nanascouting.blogspot.com/2012/03/menurut-wilkipedia-pengertian-dari.html

http://id.wikipedia.org/wiki/Bioinformatika

http://bioinformatika-q.blogspot.com/

Green Canyon

T

empat wisata Green Canyon terletak di Desa Kertayasa, Ciamis, Jawa Barat, kurang lebih 31 km dari Pangandaran. Nama Green Canyon dikenalkan oleh wisatawan dari Prancis. Warna air sungai yang kehijauan mungkin menjadi alasan tempat ini disebut Green Canyon. Sedangkan nama sebelumnya, Cukang Taneuh berarti jembatan tanah karena adanya jembatan dengan lebar 3 meter dan panjang mencapai 40 meter yang menghubungkan antara Desa Kertayasa dengan Desa Batukaras.

Sungai Cijulang

Yang menjadi tujuannya adalah terowongan menyerupai gua yang berada di bawah jembatan tanah yang dikenal dengan Gua Green Canyon. Untuk mencapai gua tersebut, Anda harus menyusuri sungai Cijulang menggunakan perahu yang disebut sebagai ketinting. Perahu ini hanya mampu ditumpangi oleh 5 penumpang. Harga sewa perahu atau ketinting sebesar Rp 75.000,- per perahu. Waktu yang diperlukan untuk melakukan perjalanan yang dimulai dari dermaga Ciseureuh menuju gua kurang lebih 30 menit.

Di sisi aliran sungai Cijulang Anda dapat menikmati tebing bukit yang ditumbuhi hijaunya pepohonan yang rimbun dan bebatuan yang menghiasinya. Perjalanan tidak akan membosankan karena pemandangan yang indah dan santainya menikmati aliran sungai. Naik ketinting juga dapat menciptakan keunikan tersendiri, khususnya untuk anak-anak yang menyenangi air.

Saat hampir sampai, jalur akan menyempit sehingga perahu harus bergantian untuk memasuki jalur ini. Ada pula pengatur yang memberi arahan untuk para pengemudi perahu agar dapat melaju dengan tertib. Mendekati mulut gua, ketinting tidak dapat lagi untuk mengantarkan Anda dan rombongan karena jalur yang tidak mungkin dilalui.

Gua Green Canyon

Pemandangan yang indah menanti Anda setelah turun dari perahu. Anda dapat menikmati sisi gua yang kokoh dengan melihat stalagtit dan stalagmit yang masih meneteskan air. Air terus menerus dikeluarkan di tebing sehingga daerah ini disebut sebagai daeah hujan abadi. Anda juga dapat berenang dalam gua dengan menggunakan pelampung. Anda akan merasakan air yang terasa dingin dan menyegarkan. Pemandangan semakin cantik ketika menyaksikan air terjun Palatar yang terdapat dalam Gua Green Canyon. Berenang di air yang dingin sambil menikmati tebing-tebing tinggi dan melihat stalagtit dan stalagmit pasti merupakan pengalaman tersendiri yang tidak terlupakan.

Green Canyon atau Cukang Taneuh memang merupakan tempat wisata yang indah di daerah Pangandaran. Tetapi, bila Anda berniat mengunjungi tempat ini sebaiknya berkunjung pada musim kemarau karena pada musim ini, air sungai Cijulang berwarna hijau tosca. Sedangkan pada musim hujan, saat curah hujan tinggi, air sungai akan berwarna coklat. Selain itu pada musim hujan ada kemungkinan air sungai akan pasang atau aliran air sungai yang terlalu deras sehingga tempat ini ditutup untuk umum demi keselamatan pengunjung.