Judul: Model Estimasi Konsentrasi Polutan CO dan CO2 Menggunakan Algoritme Support Vector Regression
Abstrak: Deforestasi dan degradasi hutan terjadi di Indonesia akibat kebakaran hutan dengan jumlah luas hutan yang terkena dampak sangat banyak. Kebakaran hutan dan lahan (karhutla) gambut menimbulkan kabut asap yang mengandung karbon organik yang berbahaya, seperti CO yang berdampak buruk baik bagi kesehatan manusia dan CO2 yang berdampak buruk baik bagi lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk pemodelan estimasi nilai konsentrasi polutan CO dan CO2 dari kabut asap akibat karhutla gambut menggunakan algoritme Support Vector Regression dengan kernel radial basis function. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data trajectory kabut asap yang dihasilkan oleh simulasi HYSPLIT di Sumatra pada tahun 2019. Hasil penelitian ini menunjukkan model CO memiliki parameter-parameter SVR yaitu gamma sebesar 2.0, cost sebesar 3.0 dan epsilon sebesar 0.05 dengan RMSE yaitu 2.9902×10-6 dan koefisien korelasi yaitu 0.59803. Model terbaik dari data CO2 menghasilkan RMSE sebesar 2.2059×10-6 dan koefisien korelasi sebesar 0.44701 dengan parameter-parameter SVR gamma yaitu 1.0, cost sebesar 1.5 dan epsilon sebesar 0.20. Estimasi nilai polutan yang dihasilkan oleh model mampu mengikuti pola yang dimiliki oleh nilai aktualnya.
Keyword: CO, CO2, karhutla, support vector

Judul: Model Estimasi Spasial-Temporal Konsentrasi CO dan CO2 Kabut Asap Kebakaran Lahan Gambut Menggunakan Support Vector Regression
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan gambut menghasilkan kabut asap yang mengandung berbagai macam polutan seperti CO dan CO2. Paparan polutan tersebut berimplikasi buruk terhadap kesehatan masyarakat sekitar peristiwa itu terjadi yang berupa infeksi saluran pernapasan akut. Penelitian ini bertujuan membuat model spasial untuk estimasi konsentrasi polutan CO dan CO2 dari kabut asap kebakaran hutan dan lahan gambut di Sumatera tahun 2015. Model spasial dibentuk menggunakan algoritme support vector regression (SVR) dengan radial basis function kernel dengan melihat konsentrasi polutan dari beberapa titik tetangga. Parameter tuning dilakukan untuk mendapatkan nilai parameter paling optimal dari SVR. Hasil penelitian menunjukkan model estimasi spasial konsentrasi CO terbaik didapatkan pada gamma sebesar 10 yang menghasilkan symmetric mean absolute percentage error (SMAPE) dan nilai koefisien korelasi sebesar 1.09744 dan 0.6464565 sedangkan model estimasi spasial konsentrasi CO2 terbaik dibentuk pada gamma sebesar 10 yang menghasilkan SMAPE dan nilai koefisien korelasi sebesar 1.13613 dan 0.6068765. Hasil estimasi dari model yang dibentuk dapat mengikuti pola nilai aktual konsentrasi polutan.
Keyword: CO, CO2, model estimasi spasial-temporal, support vector regression

Judul: Antibody Responses against Newcastle Disease and Evaluation of Infectious Bronchitis Maternal Derived Antibody on Vaccinated Layers.
Abstrak: Information of maternal derived antibody (MDA) and onset of immunity after vaccination is important to determine appropriate vaccination programme of chickens. The aim of this study was to evaluate duration of Infectious Bronchitis (IB) MDA and evaluate onset of immunity Newcastle Disease (ND) vaccination among layers. All layers were vaccinated using live ND and Infectious Bursal Disease (IBD) at one day old age, and received Avian Rhinotracheitis (AR) vaccine at 4 day old age. Serum samples were collected at various ages: 7, 10, 14, 20, 22, 24, 29 and 35 day old. The presence of ND antibodies was measured by the hemagglutination inhibition (HI) test, whilst the presence of IB antibodies was measured by enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). Our study showed that ND antibodies were at positive level until 24 day old age, and reached protective level ≥ 25 only at 7 day old age, whilst IB MDA were positive up to 17 day old age. This result indicating the needs of ND booster vaccination at least at 24 day old and IB vaccination at 17 day old age.
Keyword: antibody, Infectious Bronchitis, layers, Newcastle Disease, vaccination