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: Growth, Concentration Chlorophyll-a, and Structure of Macroalgae Gracilaria edulis in the Culture Media Containing Copper
Abstrak: The physiological responses (specific growth rate, concentration of chlorophyll-a, morphological and anatomical structure of the vegetative cells) of the marine macroalga Gracilaria edulis at the different concentrations of copper (0.01 as control, 0.04, 0.06 and 0,5 ppm) delivered continuously for 28 days under controlled laboratory conditions were investigated. Result showed that the degree of copper toxicity depends on both factor the concentration and exposure time. Copper concentration and day of exposure decreased significantly the specific growth rate (SGR) of the Gracilaria edulis but only 0,5 ppm Cu decreased the chlorophyll-a content when compared to control. Of the various physiological end points measured, growth proved to be the most sensitive response than chlorophyll-a with reductions in specific growth rate (SGR). The reason for this could be related to a greater sensitivity of the enzymes involved in growth than those related to chlorophyll-a or a greater energy needs to maintain cellular integrity and metabolic processes under sublethal Cu stress. In all cases, the main effect on vegetative cells were structure changes in cortex and subcortex cells, compared to control, macroalgae exposed to copper showed depigmentation and blending in the lateral branches, heavy staining of the cell wall and severe damage of cell membrane, while the mucilage and the cell walls was densely fibrillar, thick and heavily stained, the cortex cell was clearly vacuolated, the presence of endophytic on the cell wall and endophytic spores in the mucilage. The presence vacuoles should be related to a metal immobilization mechanism, minimizing the Cu toxicity for cells. The epiphytic bacteria can act as a biofilter diminishing the availability of Cu for macroalgae accumulation.
Keyword: