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: 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: Optimization of Alginate-Chitosan Microcapsules Formation for Leydig Cells Encapsulation
Abstrak: Hypogonadism is a clinical condition characterized by low concentrations of testosterone. It is caused by malfunction of Leydig cells in producing testosterone. Encapsulation method will protect the transplanted cells from the immune system rejection. The aims of this study was to optimize the formation of microcapsules for Leydig cells encapsulation. The microcapsules were made of alginate and chitosan as the first and the second coating agents, respectively. The result showed that the minimum concentration of alginate was 1.5% (w/v) with a viscosity of 33.8 cPs, resulted spherical microcapsules with diameters of 230-270 µm. The optimum concentration of chitosan as the second coating agent was 0.5% (w/v), resulted spherical microcapsule with mechanical stability in 4 hours. Leydig cells can be trapped inside the capsule with a density that proportional with concentration of cells used in the encapsulation.
Keyword: