Judul: Peramalan Kesesuaian Lahan Sorgum di Kabupaten Bogor Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory
Abstrak: Perang antara Rusia dan Ukraina yang merupakan pengekspor gandum membuat Indonesia harus merencanakan alternatif yang dapat digunakan dikarenakan gandum masih cukup sulit untuk ditanam di Indonesia. Sorgum sebagai salah satu tanaman yang memiliki adaptabilitas yang tinggi dan memiliki kandungan yang dapat menjadi alternatif pengganti gandum. Salah satu daerah yang berpotensi untuk ditanami tanaman sorgum adalah Kecamatan Pamijahan, Kabupaten Bogor. Kesesuaian lahan dapat digunakan untuk variabel apakah tanaman sorgum dapat tumbuh dengan baik. Salah satu variabel yang kesesuaian lahan yang dapat digunakan adalah temperatur. Temperatur dilakukan peramalan untuk melihat potensi daerah dapat ditanami sorgum. Long short-term memory merupakan model yang digunakan dalam peramalan temperature. LSTM yang digunakan memiliki 1 hidden layer dengan hidden layer sebanyak 10, optimizer yang digunakan adalah ADAM, learning rate 0,001, loss function yang digunakan adalah MAPE dan epoch yang digunakan sebanyak 100. Dari model yang sudah dilatih diperoleh nilai MAPE 18,8% yang menunjukkan bahwa kompetensi model baik. Berdasarkan kalender kesesuaian lahan sorgum, waktu yang paling optimal untuk memulai menanam sorgum adalah pada rentang 28 November sampai 21 Desember 2023., The war between Russia and Ukraine, which is a wheat exporter, makes Indonesia must plan alternatives that can be used because wheat is still quite difficult to grow in Indonesia. Sorghum is one of the plants that has high adaptability and has a content that can be an alternative to wheat. One of the areas that has the potential to be planted with sorghum plants is Pamijahan District, Bogor Regency. Land adjustment can be used to variable whether sorghum plants can grow well. One of the variables that can be used is temperature. Temperature forecasting is carried out to see the potential of areas that can be planted with sorghum. Long short-term memory is a model used in temperature forecasting. The LSTM used has 1 hidden layer with 10 units in the hidden layer, model optimizer is ADAM with learning rate 0,001, the loss function is MAPE, and the epoch is 100. From the model that has been trained, a MAPE value of 18,8% is obtained which indicates that the model's competence is very good. Based on the sorghum land suitability calendar, the most optimal time to start planting sorghum is in the range 28 November to 21 December 2023.
Keyword: Land Adjustment, LSTM, Temperature, Sorghum

Judul: Soil and Climate Suitability Mapping of Sorgum (Sorgum bicolor L.) Crops in Java Island
Abstrak: Indonesia menjadi salah satu negara yang mengimport beras sebagai bahan pangan. Oleh karena itu perlu adanya pengembangan tanaman lain selain padi untuk memenuhi kebutuhan karbohidrat bagi masyarakat Indonesia, salah satunya adalah tanaman sorgum. Tanaman sorgum yang sering dibudidayakan ialah Sorgum bicolor L. Studi ini bertujuan untuk mengevaluasi pemetaan kesesuaian tanah dan iklimnya sehingga dapat melihat potensi pengembangan tanaman sorgum dan melihat kesesuaian proyeksi iklimnya pada tahun 2100 mendatang menggunakan skenario model RCP 4.5 dan RCP 8.5 di Pulau Jawa. Pendekatan yang dilakukan menggunakan metode pemetaan kesesuaian tanah dan kesesuaian iklimnya. Hasil analisis menunjukkan sebagian besar wilayah di Pulau Jawa berdasarkan kesesuaian tanahnya terlihat jika wilayah yang memiliki kelas sesuai marjinal (S3) yang menyebar di sebagian wilayah Kudus, Magelang, dan Bandung. Sedangkan berdasarkan kesesuaian iklimnya terlihat jika hampir seluruh Pulau Jawa memiliki kelas yang sesuai marjinal (S3) sebesar 98,82% dari luas Pulau Jawa. Kesesuaian proyeksi iklimnya menurut skenario RCP 4.5 terlihat 73% wilayah yang tidak sesuai untuk pertumbuhan tanaman sorgum kedepannya dan 27% wilayah yang sesuai marjinal untuk pertumbuhan tanaman sorgum kedepannya. Sedangkan untuk kesesuaian proyeksi iklim menurut skenario RCP 8.5 terlihat jika luas wilayah dengan kelas sesuai marjinal sebesar 20% dari luasan Pulau Jawa (MIROC) yang menyebar di Jawa Barat., Indonesia is one of the countries that imports rice as food. Therefore, it is necessary to develop other crops besides rice to fulfill the carbohydrate needs of the Indonesian people, one of which is sorghum. Sorghum plants that are often cultivated are Sorghum bicolor L. This study aims to evaluate the mapping of soil and climate suitability so that it can see the potential for developing sorghum plants and see the suitability of climate projections in the next 2100 using the RCP 4.5 and RCP 8.5 model scenarios on the island of Java. The approach taken uses the method of mapping soil suitability and climate suitability. The results of the analysis show that most areas in Java Island based on soil suitability are seen if the area has a marginal suitable class (S3) which spreads in some areas of Kudus, Magelang, and Bandung. Meanwhile, based on climate suitability, it can be seen that almost all of Java Island has a marginal suitable class (S3) amounting to 98.82% of the total area of Java Island. The suitability of climate projections according to the RCP 4.5 scenario shows 73% of areas that are not suitable for future sorghum plant growth and 27% of areas that are marginally suitable for future sorghum plant growth. While for the suitability of climate projections according to the RCP 8.5 scenario, it can be seen that the area with a marginal suitable class is 20% of the area of Java Island (MIROC) which spreads in West Java.
Keyword: kesesuaian iklim, kesesuaian tanah, model proyeksi iklim, skenario RCP 4.5 dan RCP 8.5, tanaman sorgum

Judul: Infeksi Cacing Jantung Dirofilaria Immitis, Railliet & Henry, 1911 Pada Anjing
Abstrak: Cacing Dirofilaria immitis dewasa yang tinggal dalm ventrikel kanan jantung anjing, sering kali menimbulkan gejala klinis yang cukup berat. Cacing Tersebut menghasilkan mikrofilaria yang selanjutnya berkembang menjadi larva infektif dalam saluran malphigi induk semang entara, yaitu nyamuk dari genus Culex, Aedes dan Anopheles.
Keyword: