Judul: Model Prediksi Spatio-Temporal untuk Konsentrasi Polutan pada Dispersi Kabut Asap dari Kebakaran Lahan Gambut
Abstrak: Pada tahun 2015 Indonesia mengalami kebakaran hutan dan lahan seluas 2,089,911 hektar yang 80% didominasi oleh kebakaran lahan gambut yang menghasilkan gas emisi yang berbahaya. Emisi terbesar yang terkandung pada kabut asap dari kebakaran lahan gambut yaitu CO dan CO2. Emisi tersebut berdampak pada pemanasan global dan masalah pernafasan (ISPA). Kabut asap dari kebakaran pun menyebar ke provinsi lainnya bahkan ke negara negara tetangga. Prediksi mengenai kabut asap dan konsentrasi polutan udara yang dihasilkan dapat dideteksi lebih awal sehingga dapat dilakukan pencegahan dan evakuasi terhadap warga sekitar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan prediksi model konsentrasi polutan dari kebakaran lahan gambut yang terjadi di Provinsi Riau pada bulan Juli hingga Oktober 2015. Prediksi model menggunakan algoritme Support Vector Regression. Tahapan pada penelitian ini yaitu verifikasi titik panas dengan citra MCD menghasilkan 26 titik panas yang telah diverifikasi dan dijadikan sebagai titik awal untuk simulasi HYSPLIT. Titik yang telah diverifikasi dan data meterologi dari NOAA digunakan sebagai input simulasi HYSPLIT yang menghasilkan data trajectory kabut asap dan konsentrasi polutan. Hasil dari HYSPLIT digabungkan menjadi dataset menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Interpolasi data meteorologi bertujuan menentukan data meteorologi di seluruh wilayah Provinsi Riau. Interpolasi menggunakan metode Ordinary Co-Kriging interpolation pada atribut meteorologi yaitu temperatur, kelembaban, curah hujan dan kecepatan angin sebagai variabel primer dan citra elevasi sebagai variabel sekunder. Dataset dari trajectory dan polutan kemudian digabungkan dengan hasil interpolasi data meteorologi dan digunakan untuk membangun model prediksi terhadap konsentrasi polutan CO dan CO2 menggunakan algoritme SVR. Penelitian ini menghasilkan prediksi model menggunakan parameter gamma terbaik bernilai 0.5 dengan kernel Radial Basis Function. Model prediksi menghasilkan nilai RMSE konsentrasi polutan CO adalah 0.00411492 dan CO2 yaitu 0.006697431. Nilai koefisien korelasi berganda CO dan CO2 masing masing sebesar 0.65912721 dan 0.61351676. Sehingga berdasarkan hasil yang didapatkan, model yang digunakan memiliki performa yang cukup baik untuk memprediksi konsentrasi polutan CO dan CO2.
Keyword: data mining, kabut asap, konsentrasi polutan, lahan gambut, support vector regression

Judul: Model Spasial untuk Prediksi Konsentrasi Polutan Kabut Asap Kebakaran Lahan Gambut Menggunakan Support Vector Regression.
Abstrak: Kabut asap dari kebakaran lahan gambut mengandung berbagai macam polutan seperti CO dan CO2. Polutan tersebut dapat berimplikasi buruk pada kesehatan masyarakat sekitar peristiwa itu terjadi yang berupa Infeksi Saluran Pernafasan Atas (ISPA). Penelitian ini bertujuan untuk membuat model spasial untuk prediksi konsentrasi polutan kabut asap yang berupa CO dan CO2 dari kebakaran lahan gambut di Sumatra tahun 2015. Model spasial dibentuk menggunakan algoritme support vector regression (SVR) dengan kernel radial basis function (RBF) dengan melihat konsentrasi polutan dari beberapa titik tetangga. Parameter tuning dilakukan untuk mendapatkan nilai parameter paling optimal dari SVR. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model spasial prediksi konsentrasi CO terbaik didapatkan pada gamma dengan nilai 5 yang menghasilkan root mean squared error (RMSE) dan nilai koefisien korelasi sebesar 1.294736×10-8 dan 0.6268868. Model spasial prediksi konsentrasi CO2 terbaik dibentuk pada gamma dengan nilai 10 yang menghasilkan RMSE dan nilai koefisien korelasi sebesar 9.843717×10-8 dan 0.6058418. Hasil prediksi dari model yang dibentuk telah dapat mengikuti pola nilai aktual konsentrasi polutan.
Keyword: CO, CO2, kabut asap, model spasial, support vector regression

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: