Judul: Model Klasifikasi Sekuens Titik Panas Berdasarkan Tipe dan Kedalaman Gambut di Sumatra Menggunakan Algoritme C5.0.
Abstrak: Salah satu pencegahan untuk menangani masalah kebakaran hutan yaitu dengan memprediksi kejadian kebakaran hutan. Hal ini dilakukan dengan cara memprediksi titik panas sebagai indikator kebakaran hutan. Titik panas yang muncul secara berurutan selama 2 sampai 5 hari dapat menjadi indikator kuat kebakaran hutan dan lahan. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi kemunculan titik panas dalam pola sekuens di lahan gambut Sumatra tahun 2014 dan 2015. Algoritme yang digunakan dalam proses klasifikasi adalah C5.0 dengan menerapkan model klasifikasi tree dan rule-based. Nilai akurasi dari model klasifikasi pohon keputusan dan model berbasis aturan pada tahun 2014 berturutturut adalah 83.07% dan 80.60%. Nilai akurasi dari model klasifikasi pohon keputusan dan model berbasis aturan pada tahun 2015 berturut-turut adalah 75.32% dan 75.12%. Atribut yang muncul dari hasil model klasifikasi titik panas, yaitu kedalaman lahan gambut, jenis kegunaan tutupan lahan gambut, dan tipe lahan gambut. Titik panas dalam sekuens kemungkinan besar terjadi pada lahan gambut yaitu yang memiliki karakteristik tipe hemik, saprik, atau fibrik; kedalaman gambut dangkal, sedang, atau dalam, dan bisa terjadi di berbagai jenis tutupan lahan gambut.
Keyword: C5.0, klasifikasi, karakteristik, kebakaran hutan, titik panas

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: Egg drop syndrome 1976 ( EDS '76 )
Abstrak: Dalam Rancangan Pelita Ketiga (1979/80 - 1983/84) dijelaskan bahwa tujuan pembangunan antara lain adalah me ningkatkan mutu gizi pola komsumsi masyarakat melalui pe- ningkatan penyediaan karbohidrat, protein dan vitamin. Selain daging dan susu, telur adalah sumber protein hewani yang sangat penting. Oleh sebab itu dalam rangka peningkatan penyediaan protein pemerintah terus berusaha meningkatakan produksi telur dengan menggalakan peternak- an rakyat dan peternakan komersil yang telah maju. Peter- nakan yang telah maju dapat berfungsi sebagai pusat latih an dan pengembangan usaha peternakan rakyat disekitarnya. Mereka dapat sebagai sumber bibit dan tehnologi bagi pe ternakan rakyat. Menurut data dari Bulletin Statistik dan Ekonomi. Ter nak (1981) produksi telur dari Repelita I sampai Repelita III terus meningkat. Dalam Repelita I terdapat kenaikan produksi telur +4,2% per tahun. Dalam Repelita II produk- si telur meningkat +13,8% per tahun dan dalam 2 tahun Re- pelita III (1979-1980) terdapat kenaikan rata-rata produk si telur +6,93% per tahun. ...
Keyword: