Judul: Model Prediksi Temporal Konsentrasi Polutan Kebakaran Lahan Gambut di Pulau Sumatera menggunakan Elman Recurrent Neural Network (ERNN).
Abstrak: Kebakaran lahan gambut di Indonesia merupakan peristiwa bencana regional yang terjadi secara berkala. Peristiwa ini merupakan bagian dari bencana regional dan global yang terus berulang. Kebakaran hutan dan lahan yang terjadi di Indonesia melepaskan sejumlah besar karbon seperti CO, CO2, CH4, yang menyebar ke atmosfer. Polutan yang dihasilkan oleh kebakaran hutan dan lahan bersifat membahayakan kesehatan manusia, juga berperan dalam kenaikan emisi karbon. Tujuan penelitian ini adalah : 1) menentukan konsentrasi polutan dari kebakaran lahan gambut di Sumatera menggunakan model HYSPLIT serta menggunakan data meteorologi sebagai output model WRF-Chem 2) membuat model prediksi konsentrasi polutan menggunakan algoritme Elman Recurrent Neural Network (ERNN). Penelitian ini melakukan prediksi konsentrasi polutan menggunakan algoritme Elman Recurrent Neural Network (ERNN). Data konsentrasi polutan didapatkan dari hasil simulasi HYSPLIT. Data meteorologi yang digunakan adalah Global Data Assimilation Sistem (GDAS) 1° (Satu derajat) serta data output WRF-Chem pada periode Oktober 2015. Data sekuens titik panas adalah data sekuens yang muncul berurutan selama dua sampai lima hari di pulau Sumatera tahun 2015. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa prediksi menggunakan data meteorologi hasil output WRF-Chem lebih baik dari pada menggunakan data meteorologi GDAS. Hasil prediksi menggunakan data WRF-Chem mampu memrediksi dengan baik 10 jam (jam 8 sampai jam 18) sedangkan hasil prediksi menggunakan data meteorologi GDAS hanya mampu memrediksi dengan baik pada 3 jam (jam 6-jam8). Perhitungan ISPU menggunakan data GDAS menghasilkan nilai ISPU sebesar 221 sedangkan menggunakan data output WRF-Chem memeroleh nilai 253. Nilai ini mengindikasikan bahwa kadar udara di Provinsi Sumatera Selatan dinyatakan tidak sehat. Hasil perhitungan ppm pada data GDAS polutan CO2 menghasilkan nilai 216 ppm sedangkan data WRF-Chem menghasilkan nilai 126 ppm. Nilai tersebut masih masuk di bawah ambang batas wajar kualitas udara di dalam ruang. Manfaat dari penelitian ini adalah hasil prediksi dan analisis tingkat konsentrasi polutan menjadi bentuk pola kejadian kabut asap akibat dari kebakaran lahan gambut dan menjadi dasar pengambilan keputusan dan kebijakan pemerintah mengurangi resiko dari dampak kebakaran lahan gambut di pulau Sumatera. Selain itu juga hasil aplikasi dan analisa ini dapat digunakan sebagai bentuk manajemen bencana, berupa manajemen evakuasi korban bencana kebakaran lahan gambut.
Keyword: algoritme, HYSPLIT, lahan gambut, polutan, temporal

Judul: Model Spasial untuk Prediksi Konsentrasi Polutan Kabut Asap Kebakaran Lahan Gambut Menggunakan Support Vector Regression.
Abstrak: Kabut asap dari kebakaran lahan gambut mengandung berbagai macam polutan seperti CO dan CO2. Polutan tersebut dapat berimplikasi buruk pada kesehatan masyarakat sekitar peristiwa itu terjadi yang berupa Infeksi Saluran Pernafasan Atas (ISPA). Penelitian ini bertujuan untuk membuat model spasial untuk prediksi konsentrasi polutan kabut asap yang berupa CO dan CO2 dari kebakaran lahan gambut di Sumatra tahun 2015. Model spasial dibentuk menggunakan algoritme support vector regression (SVR) dengan kernel radial basis function (RBF) dengan melihat konsentrasi polutan dari beberapa titik tetangga. Parameter tuning dilakukan untuk mendapatkan nilai parameter paling optimal dari SVR. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model spasial prediksi konsentrasi CO terbaik didapatkan pada gamma dengan nilai 5 yang menghasilkan root mean squared error (RMSE) dan nilai koefisien korelasi sebesar 1.294736×10-8 dan 0.6268868. Model spasial prediksi konsentrasi CO2 terbaik dibentuk pada gamma dengan nilai 10 yang menghasilkan RMSE dan nilai koefisien korelasi sebesar 9.843717×10-8 dan 0.6058418. Hasil prediksi dari model yang dibentuk telah dapat mengikuti pola nilai aktual konsentrasi polutan.
Keyword: CO, CO2, kabut asap, model spasial, support vector regression

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: