Judul: Design and Development of an Ocean Wave Height Data Forecasting Model using Deep Learning
Abstrak: Gelombang laut merupakan fenomena alam yang utamanya dibangkitkan oleh angin. Informasi mengenai tinggi dan periode gelombang sangat diperlukan dalam berbagai bidang perikanan dan kelautan seperti rekayasa pantai, upaya mitigasi bencana dan transportasi maritim. Karena informasi tinggi gelombang secara real-time sangat sulit didapatkan, informasi tinggi gelombang selama ini bersumber dari data prediksi. Beberapa pendekatan untuk memprediksi tinggi gelombang telah banyak dikembangkan, baik pendekatan empiris maupun pendekatan numerik, termasuk model generasi ketiga seperti Model Wave Modelling (WAM), Model Third Generation - Wave height, Water Depth and Current Hindcasting (WAVEWATCH-III), dan Model Simulating Wave Nearshore (SWAN), namun untuk memprediksi tinggi gelombang secara akurat masih menjadi tantangan selain karena komputasi yang mahal juga karena sifat stokastik gelombang laut itu sendiri. Model Long short Term Memory (LSTM) yang merupakan salah satu model deep learning telah banyak digunakan untuk prediksi tinggi gelombang. Di sisi lain, dibutuhkan aplikasi mengenai informasi tinggi gelombang yang dapat menghemat waktu komputasi dan menghasilkan prediksi yang akurat. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan model prediksi tinggi gelombang signifikan menggunakan algoritma LSTM dan membangun aplikasi untuk sistem informasi tinggi gelombang signifikan berbasis website. Dataset yang digunakan berasal dari data The European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF) Reanalysis 5-th Generation atau bisa disebut ERA5-ECMWF. Dataset yang digunakan berupa data tinggi gelombang signifikan yang berasal dari komponen angin zonal dan meridional (Hs(wind)) serta data tinggi gelombang signifikan (Hs(ERA5)). Data validasi yang digunakan merupakan data tinggi gelombang signifikan dari kecepatan angin yang diukur oleh instrumen Automatic Weather System (Hs(AWS)). Tahapan penelitian terdiri 5 tahapan, pertama yaitu konversi semua data angin menjadi data tinggi gelombang signifikan. Kedua yaitu preprocessing data dengan melakukan normalisasi data. Ketiga yaitu pembuatan model LSTM dengan menetapkan beberapa hyperparameter. Keempat adalah evaluasi kinerja Model LSTM menggunakan evaluation metrics koefisien korelasi (r), Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Tahapan terakhir yaitu pembuatan website dan implementasi model ke dalam website. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM yang dibangun mampu melakukan prediksi tinggi gelombang signifikan dengan tingkat akurasi yang tinggi. Hasil evaluasi model dataset Hs(wind) menunjukkan kesesuaian yang baik dengan data aktual dengan nilai r 0,998; RMSE 0,0065; MAE 0,042 dan MAPE 2,388. Hasil evaluasi model dataset Hs(ERA5) menunjukkan kesesuaian yang baik dengan data aktual dengan nilai r 0,989; RMSE 0,0237; MAE 0,0068 dan MAPE 1,870. Prediksi paling tinggi ditemukan untuk prediksi dalam 7 hari ke depan dan hasil dataset Hs(ERA5) menunjukkan kesesuaian yang lebih akurat dengan data Hs(AWS) dengan nilai r 0,344; RMSE 0,1535; MAE 0,1181 dan MAPE 37,11. Implementasi pembuatan website untuk aplikasi informasi tinggi gelombang signifikan menerapkan teknologi Single Page Application (SPA) dan menggunakan bootsrap framework yang bertujuan untuk mengurangi beban kerja server, meminimalisir penggunaan sumber daya dan membuat tampilan dinamis. Hasil tampilan website yang dibuat berupa 3 bagian utama yaitu header, body dan footer. Pada bagian body yang merupakan informasi utama website terdapat menu Home, menu Tabel, menu Grafik dan menu Lokasi Penelitian.
Keyword: deep learning, LSTM, peramalan, Tinggi gelombang signifikan, website

Judul: Algortithm Design for Wind Prediction in Berakit Bay,  Bintan Island Using The Long Short Term Memory (LSTM) Method
Abstrak: Parameter angin merupakan parameter fisik yang memiliki berbagai macam peran aspek dalam kehidupan manusia. Teluk Berakit merupakan Teluk kecil yang terletak pada timur laut Pulau Bintan yang di nilai rentan terhadap fenomena-fenomena alam dan bencana alam. Penelitian ini di awali dengan konversi komponen angin, preprocessing, pengaplikasian algoritma, proses training, pembuatan grafik prediksi dan melakukan dua uji yaitu RMSE dan korelasi. Preprocessing dataset dilakukan dengan memberi perlakuan normalisasi pada dataset, Persiapan algoritma dilakukan dengan perancangan arsitektur dan penentuan nilai pada tiap hyperparameter. Waktu proses pembelajaran atau training algoritma ditempuh dengan waktu 5 hingga 24 menit. Nilai prediksi LSTM dibandingkan dengan data ECMWF 2020, dan didapatkan bahwa hasil prediksi mampu menyamai pola kecepatan angin pada lokasi penelitian. Pola yang terbentuk dinilai cukup sesuai dengan fenomena musim yang terjadi di Indonesia. Hasil menunjukkan bahwa arsitektur LSTM mampu mendapatkan nilai RMSE yang paling optimal yaitu 1,87, dengan penggunaan dua layer LSTM 256 units pada layer pertama dan 128 pada layer kedua. Akurasi korelasi yang didapatkan yaitu 39%. Algoritma LSTM dalam memprediksi angin dapat diaplikasikan juga pada daerah lain di Indonesia., Wind is a physical parameters that has various roles in human life. Berakit Bay is a small bay located in the northeast of Bintan Island which is considered vulnerable to natural phenomena and natural disasters. This research begins with the conversion of wind components, preprocessing, application of algorithms, training process, making prediction graphs and conducting two tests, namely RMSE and correlation. Dataset preprocessing is done by giving normalization treatment to the dataset, Algorithm preparation is done by architectural design and determining the value for each hyperparameter. The learning or training process or algorithm training takes 5 to 24 minutes. The LSTM prediction value was compared with ECMWF 2020 data, and it was found that the prediction results were able to match the wind speed pattern at the study site. The pattern formed is considered quite in accordance with the seasonal phenomenon that occurs in Indonesia. The results show that the LSTM architecture is able to obtain the most optimal RMSE value of 1,87, with the use of two LSTM layers of 256 units in the first layer and 128 in the second layer. The correlation accuracy obtained is 39%. The LSTM algorithm in predicting wind can also be applied to other areas in Indonesia.
Keyword: wind, predict, LSTM

Judul: Keragaman Cendawan Endofit Asal Akar Tananam Kina
Abstrak: Endophytic fungi usually grow intercellularly and intracellularly in the host tissue and generally do not sporulate. Some of endophytic fungi from the bark of cinchona tree (Cinchona pubescens, Rubiaceae) have been reported and been known to produce quinine. Yet, no report found on those root originated from Cinchona. This research was aimed at studying the morphotypes of 27 isolates of endophytic fungi derived from root of cinchona tree, grouped them on the bases of their morphotype, and observed their conidia. The morphotype was determined based on cultural characteristic after 7 days incubation on PDA, MEA, and LCA medium. The cultures which failed to sporulate were induced for sporulation. The endophytic fungi can be divided into 6 morphotype groups. Morphotype 1 consisted of Fusarium oxysporum, Fusarium sp. 1, and Fusarium sp. 2. Morphotype 2 consisted of F. oxysporum, F. solani, Fusarium sp. 3, Verticillium sp. 1, and Verticillium sp. 2, while those of morphotype 3 was Curvularia lunata. Morphotype 4 included C. pallescens and Fusarium sp. 4. Phialophora sp. was placed into morphotype 5. One isolate of morphotype 6 did not sporulate.
Keyword: