Judul: Prediksi Temporal untuk Kemunculan Titik Panas di Provinsi Riau Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
Abstrak: Forest has many benefits for human life. Nowadays forest areas in Indonesia have decreased because of illegal logging, forest fires and forest conversion. Wildfires have resulted economic losses, health problems and pollution. Forest fires can be indicated through hotspot occurrences. In this work, data modeling was conducted to predict hotspot occurrences using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). ARIMA is one of prediction methods that can be used for modeling timeseries data such as hotspots that are daily recorded by satellite sensor. Modeling was performed on monthly hotspots occurrences data for the period of 2001 to 2012 in Riau Province. The experimental results showed the ARIMA(2,0,0) model was the best model to predict the number of monthly hotspot occurrences with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 40.974.
Keyword: time series, hotspot, ARIMA

Judul: Prediksi Jumlah Kejadian Titik Panas (Hotspot) menggunakan Model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) di Kabupaten Bengkalis, Provinsi Riau
Abstrak: Peranan lahan gambut salah satunya adalah menjadi tempat penyimpanan karbon dan pencegah banjir karena daya tampung dan kemampuannya yang tinggi dalam menyerap air pada musim hujan. Jika lahan mengalami kebakaran, maka karbon yang tersimpan akan dilepaskan ke atmosfer yang dapat mempengaruhi iklim global. Untuk itu dibutuhkan suatu cara untuk memprediksi kemungkinan kebakaran lahan yang akan terjadi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). SARIMA merupakan modifikasi dari metode ARIMA yang dapat melakukan prediksi pada data deret waktu dengan memperhitungkan faktor musiman. SARIMA dipilih sebagai model yang digunakan dalam penelitian ini karena ARIMA tidak cocok digunakan pada data deret waktu yang memiliki pola musiman. SARIMA dapat dijelaskan dengan notasi SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)S, dimana p adalah ordo autoregressive (AR) non-musiman, d adalah banyaknya proses differencing pada bagian non-musiman, q adalah ordo moving average (MA) non-musiman, P adalah ordo AR musiman, D adalah banyaknya proses differencing pada bagian musiman, Q adalah ordo MA musiman dan S adalah ordo musiman. Kabupaten Bengkalis dipilih sebagai wilayah kajian karena merupakan salah satu kabupaten yang memiliki sebaran lahan gambut terluas di Provinsi Riau yang mencapai 69,68% dari luas total dataran kabupaten. Penelitian ini dilakukan menggunakan data titik panas (hotspot) periode 2001 sampai 2021 di wilayah Kabupaten Bengkalis, Provinsi Riau. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model prediksi terbaik yaitu model SARIMA(1,0,0)(1,1,1)12. Model SARIMA(1,0,0)(1,1,1)12 dipilih karena memenuhi syarat pendugaan parameter, memenuhi asumsi galat white noise dan berdistribusi normal. Model memiliki nilai AIC (Akaike Information Criterion) terkecil dibanding model tentatif lainnya, serta nilai NRMSE (Normalized Root Mean Square Error) sebesar 24%. Nilai AIC digunakan untuk memilih model SARIMA terbaik dengan melihat model SARIMA yang menghasilkan nilai AIC terkecil. Hasil ini membuat model SARIMA dapat dikatakan cukup (sufficient) dalam memprediksi kejadian titik panas (hotspot) di Kabupaten Bengkalis, Provinsi Riau.
Keyword: carbon, land fires, peatlands, SARIMA, hotspot

Judul: Karakteristik Carboxymethyl Chitosan Dengan Variasi Konsentrasi NaOH
Abstrak: Carboxymethyl chitosan is chitosan derivative product obtained from chemical modification. CMCh were made by alkalization process and carboxymethylation process. Factors that affect CMCh characteristics were excess sodium hydroxide in alkalization process, ratio between chitosan and monochloroacetic acid, and carboxymethylation temperature. The objectives of this research were to study the NaOH effect to CMCh characteristics, to learn process of making CMCh, to set the proper concentration of NaOH, and to analyze CMCh characteristics. CMCh yields were 110.72%-114.22%. CMCh pH value were 3.74-4.31. The optimum NaOH concentration to obtain the best CHCh was 10 M. Percentage of CMCh moisture content was 10.70%-11.42%. Ash content and nitrogen content of CMCh were 0.49%-0.50% and 4.52%-4.81%. CMCh viscousity was 8.25 cps. Percentage of CMCh solubility was 61.61%-91.50%. The different functional groups from chitosan which observed in CMCh were C=O group, CH group from alkene functional group, C−O group, and C−O−C group.
Keyword: solubility., functional group, CMCh characteristics, chitosan, carboxymethyl chitosan