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: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: