Judul: Model Prediksi Temporal Tinggi Muka Air Sebagai Peringatan Dini Karhutla Pada Lahan Gambut Menggunakan LSTM
Abstrak: Lahan gambut memiliki peranan penting dalam keseimbangan lingkungan global. Pembukaan lahan dengan pembakaran dan perubahan penggunaan lahan dari hutan rawa gambut menjadi non hutan berkontribusi pada degradasi lahan gambut, yang termasuk dalam emisi sektor penggunaan lahan, perubahan penggunaan lahan dan kehutanan atau yang dikenal dengan land use, land use changes and forestry (LULUCF). Pembukaan lahan dengan pembuatan drainase yang tidak terkendalimengakibatkan turunnya tinggi muka air (TMA) lahan gambut yang yang mengindikasikan kekeringan yang sangat rentan terbakar. Kebakaran hutan dan lahan (karhutla) di Indonesia memberikan dampak dan kerugian pada berbagai bidang. Pengukuran dan pemantauan TMA pada lahan gambut merupakan upaya pencegahan bencana karhutla. Sistem Pemantauan Air Lahan Gambut (SIPALAGA) mengukur kadar air tanah, kelembaban tanah, suhu udara, dan curah hujan. Penelitian ini telah berhasil membangun model prediksi temporal tinggi muka air pada lahan gambut pada 12 stasiun SIPALAGA di Provinsi Sumatera Selatan berdasarkan data temporal, TMA, curah hujan, temperatur dan kelembaban tanah menggunakan pendekatan time series dengan menerapkan metode Long short-term memory (LSTM). Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan yaitu praproses data, pembagian data, pembuatan model pada setiap stasiun pengukuran, dan evaluasi model. Preprocessing yang telah dilakukan adalah pembersihan duplikasi, missing value, dan normalisasi. Masukan dari model ini adalah t-1 tinggi muka air, curah hujan, kelembaban tanah, dan suhu, sedangkan keluaran dari model ini adalah prediksi tinggi muka air. Model prediksi TMA terbaik terdapat pada stasiun Muara Medak 2 dengan epoch 50, LSTM layer 50, dropout 0,2, dense 300, LSTM layer 10, dropout 0,4, menghasilkan Korelasi sebesar 0,994, RMSE 0,008, MAE 0,006 dan MAPE 0,009. Model terbaik yang didapatkan sudah dapat digunakan untuk memprediksi TMA pada dataset sensor yang tidak dilatih untuk pemodelan. Penelitian ini menghasilkan model prediksi temporal tinggi muka air sebagai indikator kerawanan karhutla.
Keyword: LSTM, kebakaran hutan dan lahan, long short-term memory, tinggi muka air gambut, prediksi

Judul: Development of Time Series Data Preprocessing Model and Peat Groundwater Level Prediction Model with LSTM Algorithm
Abstrak: Gambut Indonesia dengan luas 13,43 juta hektar merupakan ekosistem basah yang sangat penting yang perlu dikelola dengan baik. Parameter yang sangat penting dalam pengelolaan gambut adalah tinggi muka air (TMA) sehingga informasi secara waktu nyata dengan sistem telemetri maupun pengukuran langsung di lapangan wajib dilakukan. Pengukuran telemetri TMA dilakukan dengan memasang alat ukur TMA berupa sensor. Data TMA gambut hasil perekaman sensor rentan terhadap missing value dan outlier. Masalah ini terjadi akibat kesalahan interpretasi sensor, kerusakan alat, kegagalan perekaman data, dan pengiriman data. Penelitian ini mengusulkan modul praproses data untuk mengatasi masalah missing value dengan enam pendekatan imputasi berdasarkan interpolasi dan Moving Average (MA), menangani outlier dengan Median Absolute Deviation (MAD), dan mengembangkan model prediksi TMA dengan LSTM. Model LSTM dirancang dengan dua skenario: satu layer LSTM (Skenario 1) dan dua layer LSTM (Skenario 2); dua jenis dimensi input (univariat dan multivariat); dan enam dataset hasil praproses. Data TMA yang digunakan berasal dari sistem telemetri dari web SIPALAGA periode 2019 hingga 2021. Atribut data meliputi TMA, curah hujan, dan kelembaban tanah. Tahap penelitian dimulai dengan pembuatan modul praproses data kemudian pembuatan model dan evaluasi. Ketersediaan data TMA tiap jam berkisar 76-93%, kecuali data pukul 06.00 sebesar 6%. Ditemukan 17% mengandung missing value. Kejadian missing value sebanyak 1135 kali dan jeda terpanjang dengan durasi 10 hari. Perbaikan missing value menghasilkan enam dataset baru yang lengkap. Selanjutnya keenam dataset dilakukan deteksi dan pembersihan data. Penanganan outlier menunjukkan 2% data TMA dan kelembapan tanah serta 14% data curah hujan terdeteksi sebagai outlier. Hasil prediksi TMA dengan metode LSTM dengan 24 kombinasi skenario menunjukkan model kumulatif terbaik untuk aspek dataset yaitu Dataset Simple Moving Average dan Dataset Linear Moving Average; aspek dimensi input multivariat; dan aspek arsitektur LSTM Model lengkap. Skor terbaik R2 0,96388; MAE 0,01159; dan MSE 0,00024 didapatkan dari kombinasi Dataset Simple Moving Average, dimensi input univariat dan arsitektur LSTM Model Skenario 2. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi prediksi TMA gambut yang akurat dengan jangka waktu bulanan untuk menyusun strategi pencegahan kebakaran lahan dan pengelolaan ekosistem gambut., Indonesia's 13.43 million hectares of peat is a very important wet ecosystem. A very important parameter in peat management is the groundwater level (TMA), so real-time information using a telemetry system or direct measurement in the field is mandatory. Telemetry measurements are carried out by installing a groundwater level measuring instrument in the form of a sensor. Peat TMA data recorded by sensors are prone to missing values and outliers. These problems occur due to sensor misinterpretation, equipment damage, data recording failure, and data transmission. This study proposes a data preprocessing module with interpolation and moving average methods to overcome the missing value problem; the Median Absolute Deviation (MAD) method to overcome the outlier problem, and develop a long-term TMA prediction model using LSTM. The LSTM model is designed with two scenarios: one layer LSTM (Scenario 1) and two layers LSTM (Scenario 2); two types of dimensions (univariate and multivariate); and six pre-processed datasets. The TMA data used in this study come from the telemetry system from the SIPALAGA web for the period 2019 to
Keyword: groundwater level, long short-term memory, peat, preprocessing, prediction

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: