Judul: Model spatio-temporal untuk prediksi kemunculan titik panas pada lahan gambut di Kabupaten Siak menggunakan SARIMA dan Elman Recurrent Neural Network
Abstrak: Hutan merupakan ekosistem yang penting untuk manusia, karena hutan merupakan paru-paru dunia. Saat ini luas hutan di Indoneia mulai berkurang. Salah satu penyebab berkurangnya luas hutan di Indonesia adalah kebakaran hutan. Dampak dari kebakaran hutan dapat menyebabkan kerugian ekonomi, gangguan kesehatan dan polusi udara. Kebakaran pada lahan gambut merupakan kebakaran yang sulit dipadamkan karena didominasi oleh kebakaran bawah. Titik panas merupakan indikator terjadinya kebakaran hutan yang mengindikasikan suatu lokasi yang memiliki suhu relatif tinggi dibandingkan suhu di sekitarnya. Data titik panas termasuk dalam data deret waktu karena pencatatan dari munculnya titik panas berdasarkan runtut waktu. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi terhadap data deret waktu adalah ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Salah satu pengembangan dari model ARIMA adalah Seasonal ARIMA (SARIMA) yang cocok untuk digunakan terhadap data musiman. Elman Recurrent Neural Network (ERNN) merupakan jaringan syaraf tiruan yang mampu mengekstraksi fitur informatif dengan sistem yang dinamis pada hidden layer. Sebagai jaringan syaraf tiruan, arsitektur ini mampu mempelajari pola temporal dan spasial. Model spatio-temporal dibentuk dengan menggabungkan SARIMA sebagai model temporal dan ERNN sebagai model spasial. Kedua model tersebut digabungkan menggunakan regresi linier. Dalam penelitian ini diperoleh tiga model untuk memprediksi kemunculan titik panas di Kabupaten Siak Provinsi Riau, yaitu model SARIMA yang digunakan sebagai model temporal, model ERNN digunakan sebagai model spasial dan model spatio-temporal yang merupakan gabungan dari model SARIMA dan model ERNN. Penelitian ini menghasilkan model ARIMA(1,0,0)(1,1,1)12 sebagai model prediksi temporal untuk Kabupaten Siak dengan Normalized Mean Square Error (NMSE) sebesar 1.006331. Model prediksi spasial untuk Kabupaten Siak menggunakan data input titik panas dari Kabupaten Bengkalis, Kabupaten Rokan Hilir dan Kota Dumai dengan NMSE sebesar 0.999657. Model spatio-temporal merupakan model terbaik karena mempunyai NMSE terkecil yaitu 0.801653, Model prediksi yang dihasilkan tidak mampu memprediksi data aktual yang sangat tinggi seperti pada bulan Februari 2014 dan Maret 2014.
Keyword: Elman Recurrent Neural Network, gambut, SARIMA, model prediksi spatio-temporal, titik panas

Judul: Zeolit Sintetis Terfungsionalisasi Merkaptopropil Trimetoksi Silana Sebagai Adsorben Logam Cu dan Biru Metilena
Abstrak: Hutan merupakan ekosistem yang penting untuk manusia, karena hutan merupakan paru-paru dunia. Saat ini luas hutan di Indoneia mulai berkurang. Salah satu penyebab berkurangnya luas hutan di Indonesia adalah kebakaran hutan. Dampak dari kebakaran hutan dapat menyebabkan kerugian ekonomi, gangguan kesehatan dan polusi udara. Kebakaran pada lahan gambut merupakan kebakaran yang sulit dipadamkan karena didominasi oleh kebakaran bawah. Titik panas merupakan indikator terjadinya kebakaran hutan yang mengindikasikan suatu lokasi yang memiliki suhu relatif tinggi dibandingkan suhu di sekitarnya. Data titik panas termasuk dalam data deret waktu karena pencatatan dari munculnya titik panas berdasarkan runtut waktu. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi terhadap data deret waktu adalah ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Salah satu pengembangan dari model ARIMA adalah Seasonal ARIMA (SARIMA) yang cocok untuk digunakan terhadap data musiman. Elman Recurrent Neural Network (ERNN) merupakan jaringan syaraf tiruan yang mampu mengekstraksi fitur informatif dengan sistem yang dinamis pada hidden layer. Sebagai jaringan syaraf tiruan, arsitektur ini mampu mempelajari pola temporal dan spasial. Model spatio-temporal dibentuk dengan menggabungkan SARIMA sebagai model temporal dan ERNN sebagai model spasial. Kedua model tersebut digabungkan menggunakan regresi linier. Dalam penelitian ini diperoleh tiga model untuk memprediksi kemunculan titik panas di Kabupaten Siak Provinsi Riau, yaitu model SARIMA yang digunakan sebagai model temporal, model ERNN digunakan sebagai model spasial dan model spatio-temporal yang merupakan gabungan dari model SARIMA dan model ERNN. Penelitian ini menghasilkan model ARIMA(1,0,0)(1,1,1)12 sebagai model prediksi temporal untuk Kabupaten Siak dengan Normalized Mean Square Error (NMSE) sebesar 1.006331. Model prediksi spasial untuk Kabupaten Siak menggunakan data input titik panas dari Kabupaten Bengkalis, Kabupaten Rokan Hilir dan Kota Dumai dengan NMSE sebesar 0.999657. Model spatio-temporal merupakan model terbaik karena mempunyai NMSE terkecil yaitu 0.801653, Model prediksi yang dihasilkan tidak mampu memprediksi data aktual yang sangat tinggi seperti pada bulan Februari 2014 dan Maret 2014.
Keyword: Elman Recurrent Neural Network, gambut, SARIMA, model prediksi spatio-temporal, titik panas

Judul: Growth, Concentration Chlorophyll-a, and Structure of Macroalgae Gracilaria edulis in the Culture Media Containing Copper
Abstrak: The physiological responses (specific growth rate, concentration of chlorophyll-a, morphological and anatomical structure of the vegetative cells) of the marine macroalga Gracilaria edulis at the different concentrations of copper (0.01 as control, 0.04, 0.06 and 0,5 ppm) delivered continuously for 28 days under controlled laboratory conditions were investigated. Result showed that the degree of copper toxicity depends on both factor the concentration and exposure time. Copper concentration and day of exposure decreased significantly the specific growth rate (SGR) of the Gracilaria edulis but only 0,5 ppm Cu decreased the chlorophyll-a content when compared to control. Of the various physiological end points measured, growth proved to be the most sensitive response than chlorophyll-a with reductions in specific growth rate (SGR). The reason for this could be related to a greater sensitivity of the enzymes involved in growth than those related to chlorophyll-a or a greater energy needs to maintain cellular integrity and metabolic processes under sublethal Cu stress. In all cases, the main effect on vegetative cells were structure changes in cortex and subcortex cells, compared to control, macroalgae exposed to copper showed depigmentation and blending in the lateral branches, heavy staining of the cell wall and severe damage of cell membrane, while the mucilage and the cell walls was densely fibrillar, thick and heavily stained, the cortex cell was clearly vacuolated, the presence of endophytic on the cell wall and endophytic spores in the mucilage. The presence vacuoles should be related to a metal immobilization mechanism, minimizing the Cu toxicity for cells. The epiphytic bacteria can act as a biofilter diminishing the availability of Cu for macroalgae accumulation.
Keyword: