Judul: Pemodelan Estimasi Konsentrasi CO dan CO2 di Pulau Sumatera Menggunakan Metode Random Forest Regression.
Abstrak: Pencemaran udara memiliki dampak buruk bagi kesehatan tubuh manusia. Salah satu penyebab pencemaran udara adalah kabut asap kebakaran hutan dan lahan yang mengandung polutan CO dan CO2. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model estimasi konsentrasi polutan CO dan CO2 dari titik panas kebakaran hutan dan lahan serta data iklim di Pulau Sumatera pada bulan September hingga Oktober tahun 2015. Model dibentuk menggunakan metode random forest regression. Model yang dihasilkan diharapkan dapat diimplimentasikan pada sistem peringatan dini sehingga sistem dapat mengestimasi konsentrasi CO dan CO2 pada waktu tertentu. Hasil penelitian menunjukkan model estimasi konsentrasi polutan telah berhasil dibangun dengan model estimasi CO terbaik didapatkan menggunakan parameter ntree sebesar 1000 dan mtry sebesar 18 dengan nilai koefisien korelasi sebesar 0.3023715 dan nilai RMSE sebesar 1.082021×10-7. Sedangkan model estimasi CO2 terbaik didapatkan menggunakan parameter ntree sebesar 1000 dan mtry sebesar 18 dengan nilai koefisien korelasi sebesar 0.4239955 dan nilai RMSE sebesar 9.710838×10-7.
Keyword: Data iklim, polutan, random forest regression, titik panas

Judul: Pemodelan Estimasi Konsentrasi CO dan CO2 di Pulau Sumatera Menggunakan Metode Random Forest Regression
Abstrak: Pencemaran udara memiliki dampak buruk bagi kesehatan tubuh manusia. Salah satu penyebab pencemaran udara adalah kabut asap kebakaran hutan dan lahan yang mengandung polutan CO dan CO2. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model estimasi konsentrasi polutan CO dan CO2 dari titik panas kebakaran hutan dan lahan serta data iklim di Pulau Sumatera pada bulan September hingga Oktober tahun 2015. Model dibentuk menggunakan metode random forest regression. Model yang dihasilkan diharapkan dapat diimplimentasikan pada sistem peringatan dini sehingga sistem dapat mengestimasi konsentrasi CO dan CO2 pada waktu tertentu. Hasil penelitian menunjukkan model estimasi konsentrasi polutan telah berhasil dibangun dengan model estimasi CO terbaik didapatkan menggunakan parameter ntree sebesar 1000 dan mtry sebesar 18 dengan nilai koefisien korelasi sebesar 0.3023715 dan nilai RMSE sebesar 1.082021×10-7. Sedangkan model estimasi CO2 terbaik didapatkan menggunakan parameter ntree sebesar 1000 dan mtry sebesar 18 dengan nilai koefisien korelasi sebesar 0.4239955 dan nilai RMSE sebesar 9.710838×10-7.
Keyword: Data iklim, polutan, polutan, random forest regression, titik panas

Judul: Studi Kasus Liver Neoplasia pada Anjing Shih Tzu
Abstrak: Liver neoplasia is the excessive and uncontrolled replication of hepatocytes that forms nodules visible in ultrasonography. The purpose of this study is to study and discuss the characteristic, diagnosis and treatment of liver neoplasm through the interpretation of ultrasonography and hematology in a Shih Tzu dog. Ultrasonography is conducted with a Chison Q8 ultrasound machine with a 5 to 7 MHz frequency convex probe on lateral recumbency. The blood cells, liver enzymes and nodules sizes were the main parameters in this study. The results in the period of three years from 2021 to 2023 were interpreted and supported with secondary data sources. The Shih Tzu dog is 14 years old in the year 2023 with a body weight of 5.21kg. No obvious clinical signs were observed during previous examinations. However, lethargy, vomiting and anorexia were recorded in its latest examination. Thrombocytosis, granulocytosis, high liver enzymes and hypoglycemia, which are some of the neoplastic clinical manifestations were also presented by this patient. Besides, liver neoplasm, spleen neoplasm and biliary sludge were the sonogram findings of this patient. The liver and spleen neoplasm was observed stable, while the biliary sludge volume fluctuated. The treatment strategy recorded is Ondansetron, Samylin®, Ornipural and Ursodeoxycholic acid.
Keyword: Blood biochemistry profile, Hematology, Liver Neoplasia, Shih Tzu, Ultrasonography