Judul: Pengembangan Model Prediksi Jumlah Hotspot di Kalimantan dengan Pendekatan Bayes menggunakan Indikator Iklim Lokal, ENSO, dan IOD
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan (karhutla) di Indonesia merupakan salah satu bencana alam yang terjadi secara berulang setiap tahunnya. Faktor pendorong tingkat keparahan karhutla dapat dibagi menjadi dua faktor yakni iklim lokal dan global. Kendati karhutla terjadi hampir setiap tahun yang dipengaruhi oleh iklim lokalnya, kemunculan El Niño yaitu fase hangat El Niño Southern Oscillation (ENSO) serta Indian Ocean Dipole (IOD) positif baik secara individu atau bersama-sama dapat meningkatkan skala fenomena karhutla secara signifikan, khususnya di wilayah Kalimantan yang merupakan lungs of the world. Intensitas fenomena ENSO/IOD ekstrem berpotensi meningkatkan ENSO/IOD ekstrem di masa yang akan datang sebagai dampak perubahan iklim global. Hal tersebut berdasarkan tren perubahan fenomena ENSO/IOD yang menyebabkan ENSO/IOD ekstrem lebih sering terjadi dalam beberapa dekade terakhir sehingga diperlukan adanya suatu sistem peringatan dini karhutla yang baik. Pengembangan model prediksi karhutla di masa depan dapat meningkatkan kualitas sistem peringatan dini karhutla. Terdapat dua jenis pengembangan model prediksi, yakni model deterministik dan probabilistik. Model probabilistik memprediksi kejadian dengan mempertimbangkan adanya pengaruh acak variabel sehingga model prediksi probabilistik dapat memberikan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan model deterministik. Salah satu pendekatan untuk mengembangkan model prediksi probabilistik adalah pendekatan Bayes. Pendekatan Bayes dapat menjadi alternatif untuk meningkatkan inferensi menjadi lebih baik dengan menggabungan dua pengetahuan yakni pengetahuan saat ini (posterior) dan sebelumnya (prior). Berdasarkan uraian di atas, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi jumlah hotspot dengan pendekatan Bayes di wilayah Kalimantan menggunakan indikator iklim, antara lain Hari Tanpa Hujan (HTH), curah hujan, IOD, dan ENSO. Penelitian ini juga bertujuan untuk menganalisis pengaruh fenomena iklim global terhadap performa model prediksi serta menentukan tahun yang direkomendasikan sebagai inisiasi model (prior) dan mengembangkan model (posterior) menggunakan pendekatan Bayes. Model prediksi probabilistik yang diusulkan diharapkan mampu meningkatkan performa prediksi fenomena karhutla sehingga dapat membantu pemerintah dalam mempersiapkan penanggulangan kejadian karhutla khususnya di wilayah Kalimantan. Penelitian ini diawali dengan mendefinisikan area rentan karhutla di pulau Kalimantan. Area tersebut didefinisikan berdasarkan jumlah hotspot lebih dari sepuluh hotspot setiap bulan selama musim kemarau. Hari tanpa hujan diboboti dengan fungsi logistik menggunakan indeks Nino3.4 dan DMI sehingga diperoleh hari tanpa hujan relatif terhadap fenomena ENSO dan IOD. Pengembangan model prediksi jumlah hotspot di wilayah Kalimantan dalam penelitian ini menggunakan konsep Bayes yang membutuhkan suatu informasi baru untuk memperbarui pengetahuan agar hasil prediksi akurat. Dalam penelitian ini, model prior yang digunakan merujuk pada model prediksi berbasis regresi. Koefisien regresi diperoleh menggunakan metode Principal Model Analysis (PMA). Hasil prediksi mengeluarkan nilai error serta koefisien regresi yang memiliki sebaran normal. Dalam penelitian ini, distribusi prior yang digunakan adalah sebaran dari nilai error dan koefisien regresi yang diperoleh dari model prior. Selanjutnya, distribusi posterior diperoleh melalui pendekatan Bayes menggunakan Bayesian Linear Model (BLM) dengan memanfaatkan distribusi prior yang telah diperoleh sebelumnya. Distribusi prior tersebut diestimasi menggunakan nilai β yang dihasilkan dari metode PMA. Selanjutnya, distribusi posterior dapat diperoleh dari nilai ekspektasi pada distribusi β dengan pengetahuan yang telah diperbarui tersebut. Pada penelitian ini, tahun prior yang digunakan diperoleh dengan menguji performa tahun 2000 – 2020 untuk memprediksi jumlah hotspot yang terjadi pada tahun 1997 – 2000 (tahun testing). Selanjutnya, tahun training diuji menggunakan
Keyword: Prediction, Probabilistic, Bayesian,, Wildfires, Hotspot

Judul: Prediction of Forest and Land Fires Based on  Hotspot Using the Spatio-Temporal Bayes Model in Kalimantan
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan merupakan peristiwa umum yang terjadi di Indonesia, terutama di Pulau Kalimantan, yang dampaknya tidak hanya dirasakan di wilayah tersebut tetapi juga menyebar ke negara-negara tetangga. Salah satu indikator yang menunjukkan terjadinya kebakaran hutan dan lahan adalah adanya klaster hotspot. Terdapat banyak faktor yang berkontribusi terhadap kejadian kebakaran ini, di antaranya adalah iklim yang dapat menyebabkan pola hotspot di suatu lokasi menjadi tidak stabil dan sulit untuk diprediksi. Pengembangan model risiko kebakaran sangat penting untuk meningkatkan sistem peringatan dini kebakaran hutan dan lahan di Indonesia. Pendekatan yang cocok dengan pola data hotspot diperlukan untuk mendapatkan prediksi yang tepat. Langkah pertama dalam pengembangan model ini melibatkan analisis dua aspek, yaitu spasial dan temporal, karena banyaknya kasus kebakaran yang memiliki penyebab dan dipengaruhi oleh faktor yang berbeda-beda di suatu wilayah. Selain faktor waktu, kondisi geografis juga berperan penting dalam menentukan tingkat keparahan kebakaran hutan dan lahan. Salah satu metode yang sering digunakan untuk analisis spasial-temporal adalah pendekatan Bayes. Meskipun Bayes umumnya diterapkan dalam bidang kesehatan, penggunaannya dalam klimatologi, khususnya untuk analisis kebakaran hutan, masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah hotspot secara spasial dan temporal selama satu bulan ke depan di Pulau Kalimantan, serta untuk menganalisis pengaruh faktor-faktor iklim lokal terhadap hotspot. Metode yang digunakan adalah Bayesian Conditional Autoregressive yang dikombinasikan dengan pendekatan Integrated Nested Laplace Approximation (INLA), dengan pemilihan bobot optimal menggunakan Getis-Ord G untuk mencapai prediksi yang lebih akurat. Terdapat enam model yang digunakan yaitu model linier, aditif, aditif dengan interaksi, dan variasi dengan atau tanpa peubah penjelas. Peubah respons adalah jumlah hotspot di 696 lokasi di Pulau Kalimantan, sedangkan peubah penjelas meliputi curah hujan, jumlah hari tanpa hujan, suhu udara, kecepatan angin, dan kelembaban. Model terbaik dipilih berdasarkan kriteria Informasi Deviance Criterion (DIC), sementara evaluasi model menggunakan Root Mean Square Error Prediction (RMSEP) dan Average Absolute Prediction Error (AAPE). Penelitian ini diawali dengan eksplorasi data jumlah hotspot di Pulau Kalimantan dari tahun 2006 hingga 2020. Hasil penelitian menunjukkan pola spasial hotspot yang bergerombol terutama terjadi di Provinsi Kalimantan Tengah pada beberapa bulan tertentu seperti Januari, Maret, Agustus, dan November, sedangkan bulan lainnya memiliki jumlah hotspot yang umumnya rendah. Secara temporal, tahun 2006 dan 2015 menonjol dengan jumlah hotspot yang tinggi, yang sebagian besar terkait dengan kejadian kebakaran hutan dan lahan yang signifikan, dipengaruhi oleh fenomena iklim seperti El Nino pada tahun 2015 dan faktor manusia pada tahun 2006. Analisis sebaran data hotspot menunjukkan kemiringan positif dan sebaran ekor panjang, mencerminkan adanya nilai ekstrem dalam data tersebut. Evaluasi terhadap sebaran statistik menunjukkan bahwa sebaran Binomial Negatif lebih cocok dengan data dibandingkan sebaran Poisson. Langkah selanjutnya adalah melakukan analisis korelasi untuk mengevaluasi dampak faktor iklim terhadap jumlah hotspot di berbagai lokasi. Pola korelasi menunjukkan bahwa curah hujan tinggi umumnya berkaitan dengan jumlah hotspot yang rendah, meskipun pengaruh ini bervariasi di setiap lokasi. Sementara itu, hari tanpa hujan yang panjang cenderung meningkatkan risiko kebakaran, terutama pada bulan Agustus di Kalimantan Barat, Tengah, dan Timur. Suhu udara yang tinggi memperkuat potensi kebakaran dengan memudahkan bahan bakar alami terbakar. Kelembaban yang rendah juga berkontribusi terhadap penyebaran api dan peningkatan risiko kebakaran. Namun,
Keyword: hotspot, negative binomial, bayesian spatio-temporal, conditional autoregressive, forest fire

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: