Judul: Model Prediksi Deret Waktu Titik Panas dengan Memperhatikan Faktor Iklim dan ENSO Menggunakan Metode LSTM-RNN
Abstrak: Provinsi Sumatera Selatan merupakan salah satu provinsi dengan tingkat kebakaran hutan dan lahan yang cukup parah. Hal ini berdasarkan data Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK) yang menyatakan bahwa luas kebakaran hutan tahun 2017 sebesar 3.625 Ha, 2018 sebesar 16.226 Ha. 2019 sebesar 336.789 Ha. Kemudian provinsi ini pernah tercatat sebagai provinsi dengan persentase karhutla tertinggi se Indonesia karena dari tahun 2015 sampai 2019 luas lahan yang terbakar telah mencapai 29,55%. Hal ini merupakan salah satu permasalahan serius karena karhutla memiliki banyak dampak negatif. Karhutla dapat terjadi karena kemunculan titik panas secara terus menerus pada suatu wilayah Penyebab utama kemunculan titik panas adalah kesengajaan manusia membakar hutan dan lahan. Faktor iklim khususnya curah hujan mempengaruhi titik panas karena kemunculan titik panas cenderung terjadi pada musim kemarau. Faktor ENSO seperti SST Nina 3,4 dan SOI secara tidak langsung titik panas karena ENSO menyebabkan terjadinya El-Nino dan La-Nina. Saat terjadi El-Nino maka intensitas curah hujan menjadi lebih sedikit dari kondisi normal dan membuat musim kemarau menjadi lebih panjang. Kemunculan titik panas di Provinsi Sumatera Selatan lebih dipengaruhi oleh curah hujan dibandingkan dengan SST Nino 3.4 dan SOI. Hasil uji korelasi terhadap data penelitian menunjukan bahwa korelasi antara curah hujan dan titik panas sebesar -0,3766. Hasil ini memiliki makna curah hujan dengan titik panas berbanding terbalik, artinya jika curah hujan semakin rendah maka jumlah titik panas semakin meningkat. Selanjutnya curah hujan mempengaruhi titik panas di Provinsi Sumatera Selatan sebesar 37,66%. Hasil uji korelasi antara SST Nino 3.4 dengan titik panas sebesar 0,2994 dan SOI dengan titik panas sebesar -0,2732. Hasil ini memiliki makna SST Nino 3.4 berbanding lurus dengan titik panas sedangkan SOI berbanding terbalik dengan titik panas. Jika SST Nino 3.4 mempengaruhi titik panas sebesar 29% sementara SOI mempengaruhi titik panas sebesar 27%. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model prediksi titik panas di Provinsi Sumatera Selatan dengan memperhatikan faktor curah hujan dan ENSO menggunakan metode LSTM- RNN. Pembuatan model prediksi titik panas dilakukan sebanyak tiga kali percobaan. Pertama model prediksi hanya memperhatikan kemunculan titik panas, kedua model prediksi dengan memperhatikan faktor curah hujan dan ketiga model prediksi yang memperhatikan ENSO. Hasil percobaan pertama dijadikan sebagai dasar acuan performa model prediksi. Kemudian penelitian ini akan membandingkan percobaan pertama dengan kedua dan membandingkan percobaan pertama dengan ketiga. Hal ini sengaja dilakukan untuk mengetahui apakah curah hujan lebih mempengaruhi titik panas di Provinsi Sumatera Selatan atau SST Nino dan SOI lebih mempengaruhi titik panas di Provinsi Sumatera Selatan. ...
Keyword: Foresnt and land fires, enso, hotspots, lstm-rnn, lime series

Judul: Model spatio-temporal untuk prediksi kemunculan titik panas pada lahan gambut di Kabupaten Siak menggunakan SARIMA dan Elman Recurrent Neural Network
Abstrak: Hutan merupakan ekosistem yang penting untuk manusia, karena hutan merupakan paru-paru dunia. Saat ini luas hutan di Indoneia mulai berkurang. Salah satu penyebab berkurangnya luas hutan di Indonesia adalah kebakaran hutan. Dampak dari kebakaran hutan dapat menyebabkan kerugian ekonomi, gangguan kesehatan dan polusi udara. Kebakaran pada lahan gambut merupakan kebakaran yang sulit dipadamkan karena didominasi oleh kebakaran bawah. Titik panas merupakan indikator terjadinya kebakaran hutan yang mengindikasikan suatu lokasi yang memiliki suhu relatif tinggi dibandingkan suhu di sekitarnya. Data titik panas termasuk dalam data deret waktu karena pencatatan dari munculnya titik panas berdasarkan runtut waktu. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi terhadap data deret waktu adalah ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Salah satu pengembangan dari model ARIMA adalah Seasonal ARIMA (SARIMA) yang cocok untuk digunakan terhadap data musiman. Elman Recurrent Neural Network (ERNN) merupakan jaringan syaraf tiruan yang mampu mengekstraksi fitur informatif dengan sistem yang dinamis pada hidden layer. Sebagai jaringan syaraf tiruan, arsitektur ini mampu mempelajari pola temporal dan spasial. Model spatio-temporal dibentuk dengan menggabungkan SARIMA sebagai model temporal dan ERNN sebagai model spasial. Kedua model tersebut digabungkan menggunakan regresi linier. Dalam penelitian ini diperoleh tiga model untuk memprediksi kemunculan titik panas di Kabupaten Siak Provinsi Riau, yaitu model SARIMA yang digunakan sebagai model temporal, model ERNN digunakan sebagai model spasial dan model spatio-temporal yang merupakan gabungan dari model SARIMA dan model ERNN. Penelitian ini menghasilkan model ARIMA(1,0,0)(1,1,1)12 sebagai model prediksi temporal untuk Kabupaten Siak dengan Normalized Mean Square Error (NMSE) sebesar 1.006331. Model prediksi spasial untuk Kabupaten Siak menggunakan data input titik panas dari Kabupaten Bengkalis, Kabupaten Rokan Hilir dan Kota Dumai dengan NMSE sebesar 0.999657. Model spatio-temporal merupakan model terbaik karena mempunyai NMSE terkecil yaitu 0.801653, Model prediksi yang dihasilkan tidak mampu memprediksi data aktual yang sangat tinggi seperti pada bulan Februari 2014 dan Maret 2014.
Keyword: Elman Recurrent Neural Network, gambut, SARIMA, model prediksi spatio-temporal, titik panas

Judul: Synthesis of Chicken Eggshells-Based β-Tricalcium Phosphate Bioceramics and Their Biocompatibility Test as A Tooth Filler
Abstrak: Preservation of alveolar bone following tooth extraction is an important step in dental practices before dental implant placement. This study reported synthesis of β-Tricalcium Phosphate (β-TCP) bioceramics and its biocompatibility test as a tooth filler to maintain the desired alveolar ridge dimension and stimulate the bone healing processes in the area of tooth loss. β-TCP bioceramics was resulted directly from precipitation of calcinated chicken eggshells as calcium source and phosphoric acid. The corresponding β-TCP was mixed with chitosan 2% to get β-TCP pellet for biocompatibility testing. Biocompatibility testing of β-TCP on lower incisor was performed in rabbits and sheep as animal model. In this study, the x-ray diffraction (XRD) profiles showed that 1000 oC calcinated chicken eggshells correspond to calcium oxide (CaO). There was also transformation phase of CaO into Ca(OH)2 observed after more than three months stored. The XRD profiles proved that obtained β-TCP bioceramics by precipitation has the same pattern with that of reference data base and commercial β-TCP. Fourier transform infrared (FTIR) spectra were completely consistent with the result of crystallization processes observed by XRD measurements. Moreover, the purity of the product shown by the atomic absorption spectroscopy (AAS) resulted in Ca/P ratio of 1.48 which was closed to that of standard β-TCP ceramics. The repeatable XRD peaks patterns and FTIR spectra obviously showed the sample reproducibility. Sheep’s alveolar socket that is filled with the corresponding β-TCP demonstrated the expected results. The x-ray radiograph of sheep’s jaw indicated no change on mesio-distal of the edentulous area. Moreover, the histological results were completely consistent with the x-ray radiograph and macroscopic result which is proved by the formation of new bone. In the contrary with sheep’s result, histological results showed no tooth growth on rabbit proved by the presence of lipid and collagen on the extraction site. This result did not correspond to the x-ray radiograph and macroscopic results that demonstrated the tooth growth and erupted tooth. It is clear that the corresponding β-TCP could minimize the bone loss and maintain the dimension of alveolar ridge.
Keyword: β-tricalcium phosphate, chicken eggshells, rabbit, sheep, tooth filler