Judul: Prediksi Temporal untuk Kemunculan Titik Panas di Provinsi Riau menggunakan Elman Recurrent Neural Network
Abstrak: Kebakaran hutan adalah salah satu faktor menurunnya jumlah hutan yang dapat berasal dari manusia ataupun keadaan alamnya. Berdasarkan data Kementrian Lingkungan Hidup, luas kebakaran hutan tahun 2014 di Provinsi Riau menduduki peringkat pertama dari keseluruhan provinsi di Indonesia. Dari fakta tersebut, diperlukan sebuah cara untuk mengantisipasi adanya kebakaran hutan terutama pada daerah yang sering terjadi kebakaran hutan, yaitu di Provinsi Riau. Salah satu cara mengantisipasinya adalah dengan memprediksi frekuensi kemunculan titik panas. Salah satu metode untuk melakukan prediksi dengan pola pembelajaran adalah menggunakan Elman recurrent neural network (ERNN). ERNN merupakan salah satu metode peramalan yang dapat digunakan untuk memprediksi kemunculan titik panas dengan mempelajari pola data latih yang berasal dari data yang berbentuk deret waktu. Hasil dari pembelajaran ERNN ini baik dalam memprediksi nilai dengan titik ekstrim data aktual. Hasil pembelajaran menggunakan ERNN dengan arsitektur berdasarkan plot autokorelasi parsial untuk menentukan node lapisan masukan mendapatkan nilai MAPE sebesar 67.54% dan RMSE sebesar 252.98.
Keyword: autokorelasi parsial, deret waktu, ERNN, titik panas

Judul: Prediksi Temporal untuk Kemunculan Titik Panas di Kabupaten Rokan Hilir Riau Menggunakan Long Short Term Memory RNN
Abstrak: Kebakaran hutan merupakan salah satu penyebab menurunnya jumlah hutan yang menghasilkan emisi partikel tinggi yang dapat membahayakan kesehatan manusia. Penurunan jumlah hutan di Indonesia mencapai angka ±4.5 juta Ha atau sekitar 1.13 juta Ha per tahun. Berdasarkan hasil pemantauan NOAA pada tahun 2003, Provinsi Riau memiliki 55% titik panas dari seluruh titik panas yang ada di wilayah Sumatera. Salah satu cara untuk mengurangi penurunan jumlah hutan adalah dengan memprediksi kemunculan titik panas. Penelitian ini membangun sebuah model untuk memprediksi kemunculan titik panas di Kabupaten Rokan Hilir Provinsi Riau dengan menggunakan Long short term memory recurrent neural network (LSTM RNN). LSTM RNN merupakan salah satu metode peramalan yang dapat digunakan untuk memprediksi kemunculan titik panas dengan mempelajari pola data latih yang berasal dari data yang berbentuk deret waktu. Hasil dari pembelajaran LSTM RNN ini baik dalam memprediksi nilai aktual, namun tidak cukup baik pada nilai yang sangat tinggi. Hasil pembelajaran menggunakan LSTM RNN dengan arsitektur berdasarkan plot autokorelasi parsial untuk menentukan node lapisan masukan mendapatkan nilai korelasi sebesar 0.99 dan RMSE sebesar 88.54.
Keyword: autokorelasi parsial, data deret waktu, LSTM RNN, model prediksi, titik panas

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: