Judul: Pemodelan Prediksi Jumlah Titik Panas Bulanan Menggunakan Regression Decision Tree di Kabupaten Rokan Hilir
Abstrak: Kebakaran hutan menjadi topik sorotan berskala internasional karena pengaruhnya yang penting terhadap lingkungan, sosial, dan ekonomi. Titik panas yang terdapat di permukaan bumi merupakan pemicu terjadinya kebakaran hutan dan lahan. Kebakaran hutan dan lahan yang terjadi pada tahun 2013 dianggap sebagai kebakaran terparah yang terjadi di Provinsi Riau khususnya di Kabupaten Rokan Hilir. Informasi mengenai deteksi titik panas diperlukan untuk mengetahui informasi mengenai indikasi terjadinya kebakaran. Tujuan penelitian ini yaitu membuat model prediksi kemunculan titik panas bulanan di Rokan Hilir menggunakan regression tree. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini berkaitan dengan data iklim, yaitu: curah hujan; southern oscillation index (SOI); dan sea surface temperature (SST). Tahap pemodelan dan pengujian menggunakan 145 data latih dan 22 data uji. Model yang dihasilkan dapat memprediksi titik panas bulanan di kabupaten Rokan Hilir dengan korelasi 0.87429 dan nilai galat 0.16598. Nilai-nilai tersebut menyatakan bahwa performa model prediksi kemunculan titik panas bulanan di Kabupaten Rokan Hilir tergolong cukup baik.
Keyword: Data iklim, kebakaran hutan, regression tree, titik panas

Judul: Model Prediksi Jumlah Kemunculan Titik Panas di Kabupaten Rokan Hilir Menggunakan Elman Recurrent Neural Network
Abstrak: Kebakaran hutan adalah salah satu penyebab gangguan penurunan hutan di Indonesia. Kebakaran hutan dan lahan pada tahun 2013 menjadi kebakaran terbesar di Provinsi Riau, terutama di kabupaten Rokan Hilir. Kebakaran hutan dapat terjadi karena dua faktor utama, yaitu faktor alam dan manusia Faktor alam terjadinya kebakaran seperti kondisi cuaca dan iklim, dan faktor yang disebabkan oleh manusia contohnya pembukaan lahan. Pembukaan lahan menyebabkan munculnya titik panas. Dari fakta tersebut diperlukan cara untuk mengantisipasi adanya kebakaran hutan di wilayah Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pemodelan data pada kemunculan titik panas dengan pola pembelajaran menggunakan Elman Recurrent Neural Network (ERNN). Metode yang digunakan dalam penelitian ini dengan membangun arsitektur berdasarkan plot PACF untuk menentukan node lapisan masukan pada data titik panas serta menggunakan data iklim seperti data curah hujan CRU, data iklim SOI dan data iklim SST Nino 3.4. Model yang dihasilkan pada tahun 2013 memiliki nilai korelasi sebesar 0.951 dan nilai RMSE sebesar 437.603. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ERNN baik dalam memprediksi pola kemunculan titik panas pada bulan yang memiliki nilai aktual yang relatif konstan.
Keyword: ERNN, kebakaran hutan, titik panas

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: