Judul: Prediksi Kemunculan Titik Panas Di Provinsi Riau Menggunakan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (Sarima).
Abstrak: Hutan Indonesia merupakan salah satu dari paru-paru dunia yang peranannya sangat penting bagi makhluk hidup. Sayangnya luas hutan di Indonesia semakin berkurang. Salah satu penyebabnya adalah kebakaran hutan. Kebakaran hutan dapat diprediksi melalui kemunculan titik panas yang dipengaruhi oleh cuaca sehingga bersifat musiman. Oleh karena itu, perlu metode yang dapat menangani unsur musiman dalam memprediksi titik panas. Penelitian ini bertujuan membuat model prediksi kemunculan titik panas menggunakan seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA). SARIMA merupakan metode prediksi yang dapat digunakan untuk pemodelan data deret waktu musiman. Pemodelan dilakukan pada data kemunculan titik panas perbulan pada periode 2001 sampai 2012 di wilayah Provinsi Riau. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model prediksi terbaik adalah ARIMA(1,0,0)(0,1,2)12 dengan nilai mean absolute percentage error (MAPE) terbaik sebesar 0.579 untuk meramal satu bulan ke depan.
Keyword: model prediksi, SARIMA, titik panas

Judul: Prediksi Jumlah Kejadian Titik Panas (Hotspot) menggunakan Model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) di Kabupaten Bengkalis, Provinsi Riau
Abstrak: Peranan lahan gambut salah satunya adalah menjadi tempat penyimpanan karbon dan pencegah banjir karena daya tampung dan kemampuannya yang tinggi dalam menyerap air pada musim hujan. Jika lahan mengalami kebakaran, maka karbon yang tersimpan akan dilepaskan ke atmosfer yang dapat mempengaruhi iklim global. Untuk itu dibutuhkan suatu cara untuk memprediksi kemungkinan kebakaran lahan yang akan terjadi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). SARIMA merupakan modifikasi dari metode ARIMA yang dapat melakukan prediksi pada data deret waktu dengan memperhitungkan faktor musiman. SARIMA dipilih sebagai model yang digunakan dalam penelitian ini karena ARIMA tidak cocok digunakan pada data deret waktu yang memiliki pola musiman. SARIMA dapat dijelaskan dengan notasi SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)S, dimana p adalah ordo autoregressive (AR) non-musiman, d adalah banyaknya proses differencing pada bagian non-musiman, q adalah ordo moving average (MA) non-musiman, P adalah ordo AR musiman, D adalah banyaknya proses differencing pada bagian musiman, Q adalah ordo MA musiman dan S adalah ordo musiman. Kabupaten Bengkalis dipilih sebagai wilayah kajian karena merupakan salah satu kabupaten yang memiliki sebaran lahan gambut terluas di Provinsi Riau yang mencapai 69,68% dari luas total dataran kabupaten. Penelitian ini dilakukan menggunakan data titik panas (hotspot) periode 2001 sampai 2021 di wilayah Kabupaten Bengkalis, Provinsi Riau. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model prediksi terbaik yaitu model SARIMA(1,0,0)(1,1,1)12. Model SARIMA(1,0,0)(1,1,1)12 dipilih karena memenuhi syarat pendugaan parameter, memenuhi asumsi galat white noise dan berdistribusi normal. Model memiliki nilai AIC (Akaike Information Criterion) terkecil dibanding model tentatif lainnya, serta nilai NRMSE (Normalized Root Mean Square Error) sebesar 24%. Nilai AIC digunakan untuk memilih model SARIMA terbaik dengan melihat model SARIMA yang menghasilkan nilai AIC terkecil. Hasil ini membuat model SARIMA dapat dikatakan cukup (sufficient) dalam memprediksi kejadian titik panas (hotspot) di Kabupaten Bengkalis, Provinsi Riau.
Keyword: carbon, land fires, peatlands, SARIMA, hotspot

Judul: Growth, Concentration Chlorophyll-a, and Structure of Macroalgae Gracilaria edulis in the Culture Media Containing Copper
Abstrak: The physiological responses (specific growth rate, concentration of chlorophyll-a, morphological and anatomical structure of the vegetative cells) of the marine macroalga Gracilaria edulis at the different concentrations of copper (0.01 as control, 0.04, 0.06 and 0,5 ppm) delivered continuously for 28 days under controlled laboratory conditions were investigated. Result showed that the degree of copper toxicity depends on both factor the concentration and exposure time. Copper concentration and day of exposure decreased significantly the specific growth rate (SGR) of the Gracilaria edulis but only 0,5 ppm Cu decreased the chlorophyll-a content when compared to control. Of the various physiological end points measured, growth proved to be the most sensitive response than chlorophyll-a with reductions in specific growth rate (SGR). The reason for this could be related to a greater sensitivity of the enzymes involved in growth than those related to chlorophyll-a or a greater energy needs to maintain cellular integrity and metabolic processes under sublethal Cu stress. In all cases, the main effect on vegetative cells were structure changes in cortex and subcortex cells, compared to control, macroalgae exposed to copper showed depigmentation and blending in the lateral branches, heavy staining of the cell wall and severe damage of cell membrane, while the mucilage and the cell walls was densely fibrillar, thick and heavily stained, the cortex cell was clearly vacuolated, the presence of endophytic on the cell wall and endophytic spores in the mucilage. The presence vacuoles should be related to a metal immobilization mechanism, minimizing the Cu toxicity for cells. The epiphytic bacteria can act as a biofilter diminishing the availability of Cu for macroalgae accumulation.
Keyword: