Judul: Soil Moisture Prediction Model for Early Warning of Forest and Peatland Fires Using Machine Learning
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan (karhutla) merupakan masalah serius di Indonesia. Salah satu daerah rawan karhutla adalah Kabupaten Ogan Komering Ilir (OKI), Sumatera Selatan, yang memiliki luas lahan gambut terbesar di provinsi tersebut. Lahan gambut terdiri dari bahan organik yang terakumulasi selama ribuan tahun, memainkan peran penting dalam regulasi iklim, biodiversitas, dan penyimpanan karbon. Kekeringan pada lahan gambut meningkatkan risiko karhutla karena material organik yang kering mudah terbakar. Kebakaran di lahan gambut masih bisa terjadi pada kadar air kurang dari 100 %. Studi sebelumnya telah menunjukkan bahwa kadar air yang rendah meningkatkan risiko kebakaran. Oleh karena itu, pengukuran dan pemantauan kadar air di lahan gambut merupakan langkah awal peringatan dini karhutla. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model prediksi kadar air sebagai indikator karhutla di lahan gambut menggunakan algoritma Random Forest Regressor (RFR) dan Support Vector Regression (SVR). Penelitian ini juga mencakup pembuatan kelas kerawanan karhutla dan peta kerawanan berdasarkan hasil prediksi, serta mengevaluasi pemetaan kerawanan karhutla menggunakan data hotspot. Data yang digunakan untuk membuat model prediksi kadar air yaitu kadar air, curah hujan, temperatur mulai dari 01 Agustus 2019 sampai 31 Desember 2023, serta data kematangan dan ketebalan gambut dari peta lahan gambut tahun 2019. Tahapan penelitian meliputi praproses data, pembagian data, pembangunan model prediksi, evaluasi model, dan pemetaan. Penelitian ini telah berhasil membuat model prediksi kadar air menggunakan algoritma RFR dan SVR. Model terbaik untuk prediksi kadar air dengan RFR memiliki konfigurasi jumlah pohon sebanyak 185, kedalaman pohon maksimum 30, tidak ada batasan fitur yang dipertimbangkan setiap kali membagi pohon, jumlah minimal sampel pada daun 1, dan jumlah minimal sampel yang dibutuhkan untuk membagi node 2. Model RFR memiliki nilai R² 0,914, MAPE 0,969, MAE 0,0081, MSE 0,0007 dan RMSE 0,0271. Model terbaik SVR menggunakan kernel radial basis function, nilai regulasi 4, nilai epsilon 0,01, dan gamma 600, dengan nilai R² 0,878, MAPE 1,882%, MAE 0,0162, MSE 0,0011, dan RMSE 0,0330. Dari kedua model yang digunakan, model RFR lebih unggul daripada SVR. Hasil prediksi dari RFR divisualisasikan dalam bentuk peta kerawanan dan dievaluasi dengan menggunakan data hotspot. Peta kerawanan menunjukan luas masing masing kelas kerawanan yaitu Rawan Tinggi: 2.000 km², Rawan Sedang: 2.300 km², dan Rawan Rendah: 1.400 km². Penelitian ini tidak hanya berhasil mengembangkan model prediksi kadar air yang efektif tetapi juga menghasilkan peta kerawanan karhutla, yang menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan sistem peringatan dini karhutla., Forest and land fires are serious issues in Indonesia. One of the fire prone area is Ogan Komering Ilir (OKI) Regency, South Sumatra, which has the largest peatland area in the province. Peatland, composed of organic material accumulated over thousands of years, plays a crucial role in climate regulation, biodiversity, and carbon storage. The dryness of peatland increases the risk of fires as the dry organic material is highly flammable. Fires can still occur in peatland with soil moisture below 100%. Previous studies have shown that low soil moisture increase fire risk. Therefore, measuring and monitoring soil moisture in peatland are essential steps for early warning of forest and land fires. This research aims to develop a soil moisture prediction model as an indicator of
Keyword: hotspot, Support Vector Regression, peta kerawanan, random forest regressor

Judul: Application of Weather Research and Forecasting (WRF) Model for Early Detection of Peatland Fires in Sumatra
Abstrak: Indonesia merupakan negara yang memiliki lahan gambut tropis terluas di dunia, dengan perkiraan luas mencapai 20,69 juta ha. Lahan gambut tropis merupakan sumberdaya alam yang memiliki fungsi lingkungan dalam skala regional ataupun global karena lahan gambut tropis merupakan salah satu cadangan karbon organik terestrial dekat permukaan terbesar, sehingga kualitas dan kuantitasnya memiliki implikasi penting bagi perubahan iklim. Akan tetapi, dibalik peran lahan gambut dalam menjaga cadangan karbon, gambut juga rentan terbakar terutama dalam kondisi kering, baik secara alamiah ataupun akibat aktivitas manusia. Berbagai metode dalam upaya tindakan preventif mencegah kejadian kebakaran lahan gambut telah banyak dilakukan. Salah satu metode yang umum dalam menjaga tinggi muka air gambut adalah sistem pembasahan ulang (rewetting) dengan membuat sekat kanal. Pendekatan lain yang dapat dilakukan yaitu dengan pemanfaatan model Weather Research and Forecasting (WRF) sebagai model prediksi cuaca untuk selanjutnya diintegrasikan dengan model kekeringan dan kebakaran. Penelitian ini bertujuan mengintegrasikan luaran model WRF dengan model kekeringan modified Keetch Byram Drought Index (mKBDI) untuk memperoleh prediksi tingkat kekeringan lahan gambut di Pulau Sumatera, yaitu pada Provinsi Riau, Jambi, dan Sumatera Selatan. Sebelum digunakan, model WRF dilakukan proses parameterisasi untuk memilih parameter fisik yang paling sesuai untuk kondisi iklim tropis menggunakan metode stepwise calibration, serta dilakukan proses koreksi bias dengan data pengukuran lapang. Variabel cuaca yang digunakan untuk kebutuhan model mKBDI adalah curah hujan yang dikoreksi dengan metode Polygon Thiessen dan IDW, suhu udara, dan kelembaban tanah yang dikoreksi dengan metode rescaling. Pada penelitian ini, model disimulasikan untuk data harian sepanjang tahun 2019. Alasan pemilihan waktu tesebut adalah karena pada tahun 2019 terjadi kebakaran lahan gambut di Pulau Sumatera. Hasil simulasi model potensi kebakaran lahan gambut pada pada tahun 2019 menunjukkan performa “sangat baik” (PBIAS<5) pada hasil koreksi curah hujan dan suhu udara. Proses rescaling turut membuat variabel kelembaban tanah memiliki rentang nilai yang sesuai dengan hasil pengukuran lapang. Selain itu, pengujian terhadap kemunculan hotspot menunjukkan bahwa 56.3% dari titik hotspot sesuai dengan munculnya kelas “Bahaya” pada model prediksi kebakaran lahan gambut pada penelitian ini. Artinya, apabila model ini dapat diterapkan sebagai model yang kontinyu dengan prediksi terjauh hingga 16 hari kedepan dan telah memberikan informasi kelas “Bahaya”, maka pada lokasi tersebut diduga akan menjadi hotspot dengan confidence level >80%.
Keyword: hotspot, IDW, Polygon Thiessen, rescaling, stepwise calibration

Judul: Sintesis Paduan Ti-6Al-4Nb sebagai Matrial Implan Pengganti Komponen Tibial
Abstrak: Synthesis of Ti-6Al-4Nb alloy was done by melting using Tri Arc Melting Furnace. Each sample was remelted five times to ensure the homogenity. Aluminum and niobium addition were expected to stabilize α phase and β phase until the αβ-titanium alloy was resulted. Yet based on the experiment, it was α-titanium alloy resulted. α-titanium alloy was a Hexagonal Close Packed (HCP) crystalline structure which would be cracked if deformation non-uniaxial happens. The presence of oxygen in pure titanium significantly increased the hardness of titanium. The addition of aluminum was also able to increase the hardness of titanium alloy because aluminum more stabilize the α phase in the α-titanium alloy. The corrosion ressistance of titanium could be increased by adding aluminum and niobium. Titanium coating with HA/chitosan composite was also proved in decreasing the corrosion rate because it barried direct interaction between titanium alloy and corrotion solution.
Keyword: