Judul: Time Series Data Modeling of Livestock Death Due to African Swine Fever Outbreak Using the LSTM Method
Abstrak: African Swine Fever (ASF) merupakan penyakit paling mematikan yang menyerang babi dengan tingkat kematian mendekati 100%. Penyakit ASF ditularkan melalui gigitan kutu caplak yang terinfeksi, selain itu dapat juga melalui darah, cairan tubuh, dan jaringan dari babi yang terinfeksi ASF. Walaupun ASF tidak bersifat zoonosis, wabah ASF menyebabkan kerugian yang sangat besar bagi masyarakat, pemerintah, dan peternak. Langkah terpenting dalam mencegah terjadi ASF adalah melalui penerapan biosekuriti, pengawasan yang ketat, dan manajemen peternakan babi yang baik untuk daerah yang berisiko tinggi. Selain itu penerapan model prediksi kasus ASF dapat digunakan untuk mengetahui tingkat kematian di waktu yang akan datang, hal ini berguna untuk membantu pemerintah dan pihak terkait dalam proses pengambilan keputusan. Pemodelan prediksi data deret waktu dibuat menggunakan metode LSTM. Penelitian telah berhasil membuat model prediksi dan juga telah berhasil memprediksi kejadian satu minggu kedepan. Model terbaik pada penelitian ini mendapatkan nilai NRMSE sebesar 0,1428 dan nilai korelasi sebesar 0,613 dengan parameter panjang vektor input 2, jumlah neuron sebanyak 120, dan menggunakan RMSprop sebagai optimizer., African Swine Fever (ASF) is the deadliest disease that attacks pigs with a mortality rate close to 100%. ASF is transmitted through the bite of an infected tick, and through the blood, body fluids, and tissue of an ASF-infected pig. Although ASF is not zoonotic, ASF outbreaks cause enormous losses to communities, governments, and farmers. The most important steps in preventing ASF from occurring are through the application of biosecurity, close supervision, and good management of pig farms for high-risk areas. In addition, the application of the ASF case prediction model can be used to determine the death rate in the future, it is useful to assist the government and related parties in the decision-making process. Time series prediction model is made using the LSTM method. This study has succeeded in making time series prediction models and has also succeeded in predicting the future value. The best model in this study obtained NRMSE value equal to 0,1428 and a correlation value equal to 0,613 with 2 input vector length, 120 neurons, and using RMSprop as the optimizer.
Keyword: African Swine Fever, LSTM, prediction model, zoonoses

Judul: IPB (Bogor Agricultural University)
Abstrak: African Swine Fever (ASF) merupakan penyakit menular pada babi peliharaan dan babi hutan yang disebabkan oleh virus ASF. Virus ini memiliki DNA beruntai ganda dan tergolong dalam keluarga Asfirvidae dan genus Asfivirus. Tingkat mortalitas penyakit ASF hampir mencapai 100% pada babi peliharaan maupun babi hutan dan menyebabkan kerugian ekonomi yang cukup tinggi bagi peternak. Penyakit ini menyebabkan penurunan populasi babi di beberapa daerah. Pencegahan dan pengendalian ASF hingga saat ini belum dapat ditangani dengan baik secara berkelanjutan, sehingga strategi dalam optimalisasi pencegahan dan pengendalian harus dapat dilakukan secara bersama – sama dengan pemangku kebijakan dalam pemberantasan ASF. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis distribusi (sebaran) kasus ASF, menganalisis faktor risiko dan membuat peta risiko berdasarkan faktor lingkungan, menduga estimasi peluang risiko wabah ASF, dan mengukur estimasi rasio reproduksi dasar (R0) berdasarkan wabah kasus ASF pada babi di Provinsi Sumatera Utara. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Maret 2021 sampai September 2021 di Provinsi Sumatera Utara. Data penelitian ini terdiri dari data sekunder yang diperoleh dari database sistem kesehatan hewan nasional (iSIKHNAS) Kementerian Pertanian Republik Indonesia dan in-depth interview kepada petugas kesehatan hewan Dinas Ketahanan Pangan dan Peternakan Provinsi Sumatera Utara, Dinas yang mengurusi kesehatan hewan kabupaten/kota, Balai Karantina Pertanian Belawan, dan Balai Veteriner Medan (BVet Medan). Wabah ASF pertama kali terjadi pada babi peliharaan di dalam peternakan di Indonesia pada tahun 2019 dan menyebar hingga tahun 2020 ke hampir seluruh kabupaten di Provinsi Sumatera Utara. Arah sebaran dan pola kejadian wabah ASF dapat dianalisis menggunakan analisis kartografi. Analisis kartografi dilakukan dengan menggunakan dua metode yaitu standar deviation ellips (SDE) yang digunakan untuk mengetahui arah sebaran kasus ASF di Sumatera Utara pada tahun 2019-2020 dan Indeks Moran’s digunakan untuk melihat pola kejadian kasus ASF. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebaran kasus ASF tahun 2019 mengikuti arah barat laut-tenggara, sedangkan sebaran kasus tahun 2020 mengikuti arah timur-barat. Hasil Indeks Morans kasus ASF tahun 2019 dibagi menjadi 4 kuadran, terdiri dari 34 kasus di kuadran pertama atau tinggi tinggi (HH) dan 203 kasus di kuadran ketiga atau rendah rendah (LL). Terdapat 1 kasus di area hotspot dan 36 kasus di area coldspot. Hasil Indeks Morans kasus ASF tahun 2020 terdiri dari kuadran pertama atau tinggi tinggi (HH) sebanyak 81 kasus dan kuadran ketiga atau rendah rendah (LL) sebanyak 173 kasus. Terdapat 10 kasus di area hotspot dan 55 kasus di area coldspot. Dampak sosial ekonomi akibat penyakit ASF sangat dirasakan oleh peternak akibat adanya pembatasan perdagangan babi maupun produk babi. Peternakan babi sangat terancam keberadaannya akibat kematian babi dalam peternakan. Penularan virus ASF antar babi dalam peternakan dan antar peternakan yang begitu cepat disebabkan oleh beberapa faktor. Salah satu parameter penyebab ASF adalah faktor anthropogenic, yaitu faktor lingkungan yang ada di sekitar kasus ASF. Faktor lingkungan pada penelitian ini adalah populasi babi, populasi manusia, jalan, pelabuhan, bandara, stasiun, sungai, dan tempat pembuangan sampah. Metode analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui faktor lingkungan yang berpengaruh terhadap kasus ASF menggunakan software Rstudio dan pembuatan peta risiko menggunakan ArcGIS versi 10.5. Penelitian ini menunjukkan bahwa faktor risiko antropogenic yang berpengaruh terhadap kejadian kasus ASF di Sumatera Utara adalah kepadatan populasi
Keyword: African swine fever (ASF), ASF cases, risk factors, risk map, risk probability, basic reproduction number (R0)

Judul: Sintesis Dan Karakterisasi Komposit Tio2/Nanopartikel Karbon (C-Dot) Dan Aplikasinya Sebagai Fotokatalis Untuk Degradasi Perkloroetilena.
Abstrak: Komposit TiO2/C-dot disintesis dengan metoda sol-gel dan telah diselidiki sebagai katalis untuk degradasi fotokatalitik senyawa pencemar perkloroetilena (PCE). Sifat fotoluminesens ditunjukkan dari analisis visual menggunakan lampu UV (365 nm), dan produk hasil sintesis dikarakterisasi menggunakan difraksi sinar-X (XRD), Fourier Transform Infrared (FTIR), spektrofotometer fluoresens, Scanning Electron Mocroscope (SEM) dan spektrofotometer UV-Vis. Hasil analisis XRD dan FTIR menunjukkan bahwa C-dot terikat secara fisik dalam TiO2. C-dot tidak kehilangan sifat fluoresensnya walaupun dikomposit dengan TiO2. C-dot dapat menurunkan nilai energi celah pita optik TiO2 dalam komposit TiO2/C-dot sehingga memperlebar jangkauan serapan TiO2 dan meningkatkan aktivitas fotolatalitik TiO2. Degradasi PCE 0.1% (v/v) dalam fasa cair telah diselidiki di bawah sinar matahari selama 2 jam. Efektivitas fotodegradasi ditentukan menggunakan kromatografi gas. Komposit TiO2/C-dot 2.5% (b/b) berhasil mendegradasi PCE di bawah sinar matahari dan efektivitas fotodegradasi mencapai 89.45%.
Keyword: Komposit TiO2/C-dot, fotokatalitik, degradasi, perkloroetilena.