Judul: Model Prediksi Untuk Frekuensi Kemunculan Titik Panas Bulanan di Ogan Komering Ilir Menggunakan Support Vector Regression (SVR).
Abstrak: Kebakaran hutan di Indonesia merupakan salah satu permasalahan yang terus-menerus terjadi dan menjadi tantangan bagi negara serta dunia. Salah satu provinsi yang sering terdeteksi adanya titik panas yaitu di Sumatra Selatan khususnya kabupaten Ogan Komering Ilir yang memiliki 376 titik api pada tahun 2015. Kebakaran hutan dan lahan yang terjadi di kabupaten Ogan Komering Ilir disebabkan oleh aktivitas manusia, selain itu terdapat faktor pendukung terjadinya kebakaran hutan salah satunya adalah kondisi iklim. Kondisi iklim terutama pada periode dimana curah hujannya rendah merupakan salah satu pendorong terjadinya kebakaran. Penelitian ini membuat model prediksi frekuensi kemunculan titik panas menggunakan variabel penduga. Kesimpulan yang didapat dalam penelitian ini adalah Support Vector Regression dapat diterapkan untuk membuat model prediksi munculnya titik panas bulanan daerah Ogan Komering Ilir. Model ini menghasilkan rata-rata korelasi dari nilai k=10 adalah 0.592 dan rata-rata RMSE sebesar 388.741. Korelasi rata-rata yang dihasilkan memiliki hubungan yang cukup.
Keyword: kebakaran hutan, kabupaten Ogan Komering Ilir, support vector regression, titik panas, variabel penduga.

Judul: Pemodelan Prediksi Jumlah Titik Panas Bulanan Menggunakan Regression Decision Tree di Kabupaten Rokan Hilir
Abstrak: Kebakaran hutan menjadi topik sorotan berskala internasional karena pengaruhnya yang penting terhadap lingkungan, sosial, dan ekonomi. Titik panas yang terdapat di permukaan bumi merupakan pemicu terjadinya kebakaran hutan dan lahan. Kebakaran hutan dan lahan yang terjadi pada tahun 2013 dianggap sebagai kebakaran terparah yang terjadi di Provinsi Riau khususnya di Kabupaten Rokan Hilir. Informasi mengenai deteksi titik panas diperlukan untuk mengetahui informasi mengenai indikasi terjadinya kebakaran. Tujuan penelitian ini yaitu membuat model prediksi kemunculan titik panas bulanan di Rokan Hilir menggunakan regression tree. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini berkaitan dengan data iklim, yaitu: curah hujan; southern oscillation index (SOI); dan sea surface temperature (SST). Tahap pemodelan dan pengujian menggunakan 145 data latih dan 22 data uji. Model yang dihasilkan dapat memprediksi titik panas bulanan di kabupaten Rokan Hilir dengan korelasi 0.87429 dan nilai galat 0.16598. Nilai-nilai tersebut menyatakan bahwa performa model prediksi kemunculan titik panas bulanan di Kabupaten Rokan Hilir tergolong cukup baik.
Keyword: Data iklim, kebakaran hutan, regression tree, titik panas

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: