Judul: Prediksi Temporal untuk Kemunculan Titik Panas di Kabupaten Rokan Hilir Riau Menggunakan Long Short Term Memory RNN
Abstrak: Kebakaran hutan merupakan salah satu penyebab menurunnya jumlah hutan yang menghasilkan emisi partikel tinggi yang dapat membahayakan kesehatan manusia. Penurunan jumlah hutan di Indonesia mencapai angka ±4.5 juta Ha atau sekitar 1.13 juta Ha per tahun. Berdasarkan hasil pemantauan NOAA pada tahun 2003, Provinsi Riau memiliki 55% titik panas dari seluruh titik panas yang ada di wilayah Sumatera. Salah satu cara untuk mengurangi penurunan jumlah hutan adalah dengan memprediksi kemunculan titik panas. Penelitian ini membangun sebuah model untuk memprediksi kemunculan titik panas di Kabupaten Rokan Hilir Provinsi Riau dengan menggunakan Long short term memory recurrent neural network (LSTM RNN). LSTM RNN merupakan salah satu metode peramalan yang dapat digunakan untuk memprediksi kemunculan titik panas dengan mempelajari pola data latih yang berasal dari data yang berbentuk deret waktu. Hasil dari pembelajaran LSTM RNN ini baik dalam memprediksi nilai aktual, namun tidak cukup baik pada nilai yang sangat tinggi. Hasil pembelajaran menggunakan LSTM RNN dengan arsitektur berdasarkan plot autokorelasi parsial untuk menentukan node lapisan masukan mendapatkan nilai korelasi sebesar 0.99 dan RMSE sebesar 88.54.
Keyword: autokorelasi parsial, data deret waktu, LSTM RNN, model prediksi, titik panas

Judul: Prediksi Temporal untuk Kemunculan Titik Panas di Provinsi Riau menggunakan Elman Recurrent Neural Network
Abstrak: Kebakaran hutan adalah salah satu faktor menurunnya jumlah hutan yang dapat berasal dari manusia ataupun keadaan alamnya. Berdasarkan data Kementrian Lingkungan Hidup, luas kebakaran hutan tahun 2014 di Provinsi Riau menduduki peringkat pertama dari keseluruhan provinsi di Indonesia. Dari fakta tersebut, diperlukan sebuah cara untuk mengantisipasi adanya kebakaran hutan terutama pada daerah yang sering terjadi kebakaran hutan, yaitu di Provinsi Riau. Salah satu cara mengantisipasinya adalah dengan memprediksi frekuensi kemunculan titik panas. Salah satu metode untuk melakukan prediksi dengan pola pembelajaran adalah menggunakan Elman recurrent neural network (ERNN). ERNN merupakan salah satu metode peramalan yang dapat digunakan untuk memprediksi kemunculan titik panas dengan mempelajari pola data latih yang berasal dari data yang berbentuk deret waktu. Hasil dari pembelajaran ERNN ini baik dalam memprediksi nilai dengan titik ekstrim data aktual. Hasil pembelajaran menggunakan ERNN dengan arsitektur berdasarkan plot autokorelasi parsial untuk menentukan node lapisan masukan mendapatkan nilai MAPE sebesar 67.54% dan RMSE sebesar 252.98.
Keyword: autokorelasi parsial, deret waktu, ERNN, titik panas

Judul: Granular venereal disease ( GVD ) lepuh kecil pada vagina sapi teori terbentuknya dan cara pengobatannya
Abstrak: Isseponi pada tahun 1887 (dalam Williams, W.L. 1950) pertama sekali menemukan penyakit ini dengan mengamati ada nya lepuh-lepuh atau nodul dan peradangan pada mukosa vulva dan menduga merupakan penyebab terjadinya ketidak suburan dan abortus pada sapi. Sedang beberapa ahli menyatakan bahwa GVD bukan merupakan penyebab terjadinya ketidak suburan dan abortus, hanya kemungkinan adanya infeksi sekunder yang menyebabkan terjadinya sterilitas dan abortus. Sampai sekarang agen penyebab penyakit ini masih belum diketahui dengan pasti, ada yang menyatakan disebabkan oleh virus, bakteri, protozoa ataupun micoplasma. - Masa inkubasi penyakit 2 sampai 3 minggu dan dapat berjalan kronis dan ringan tanpa menimbulkan gangguan dan dapat juga berlangsung akut dan parah. Sering penyakit ini dapat sembuh sendiri tanpa diketahui pemunculannya lebih dahulu sehingga pemilik ternak tidak mengetahui hewannya pernah terserang penyakit Venereal Granular ini. Penularan paling sering terjadi melalui perkawinan alam dimana sapi-sapi jantan dapat berperan sebagai penye bar penyakit ke sapi-sapi betina lain. ...
Keyword: