Judul: Model Prediksi Untuk Frekuensi Kemunculan Titik Panas Bulanan di Ogan Komering Ilir Menggunakan Support Vector Regression (SVR).
Abstrak: Kebakaran hutan di Indonesia merupakan salah satu permasalahan yang terus-menerus terjadi dan menjadi tantangan bagi negara serta dunia. Salah satu provinsi yang sering terdeteksi adanya titik panas yaitu di Sumatra Selatan khususnya kabupaten Ogan Komering Ilir yang memiliki 376 titik api pada tahun 2015. Kebakaran hutan dan lahan yang terjadi di kabupaten Ogan Komering Ilir disebabkan oleh aktivitas manusia, selain itu terdapat faktor pendukung terjadinya kebakaran hutan salah satunya adalah kondisi iklim. Kondisi iklim terutama pada periode dimana curah hujannya rendah merupakan salah satu pendorong terjadinya kebakaran. Penelitian ini membuat model prediksi frekuensi kemunculan titik panas menggunakan variabel penduga. Kesimpulan yang didapat dalam penelitian ini adalah Support Vector Regression dapat diterapkan untuk membuat model prediksi munculnya titik panas bulanan daerah Ogan Komering Ilir. Model ini menghasilkan rata-rata korelasi dari nilai k=10 adalah 0.592 dan rata-rata RMSE sebesar 388.741. Korelasi rata-rata yang dihasilkan memiliki hubungan yang cukup.
Keyword: kebakaran hutan, kabupaten Ogan Komering Ilir, support vector regression, titik panas, variabel penduga.

Judul: Model Prediksi Jumlah Kemunculan Titik Panas di Kabupaten Rokan Hilir Menggunakan Elman Recurrent Neural Network
Abstrak: Kebakaran hutan adalah salah satu penyebab gangguan penurunan hutan di Indonesia. Kebakaran hutan dan lahan pada tahun 2013 menjadi kebakaran terbesar di Provinsi Riau, terutama di kabupaten Rokan Hilir. Kebakaran hutan dapat terjadi karena dua faktor utama, yaitu faktor alam dan manusia Faktor alam terjadinya kebakaran seperti kondisi cuaca dan iklim, dan faktor yang disebabkan oleh manusia contohnya pembukaan lahan. Pembukaan lahan menyebabkan munculnya titik panas. Dari fakta tersebut diperlukan cara untuk mengantisipasi adanya kebakaran hutan di wilayah Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pemodelan data pada kemunculan titik panas dengan pola pembelajaran menggunakan Elman Recurrent Neural Network (ERNN). Metode yang digunakan dalam penelitian ini dengan membangun arsitektur berdasarkan plot PACF untuk menentukan node lapisan masukan pada data titik panas serta menggunakan data iklim seperti data curah hujan CRU, data iklim SOI dan data iklim SST Nino 3.4. Model yang dihasilkan pada tahun 2013 memiliki nilai korelasi sebesar 0.951 dan nilai RMSE sebesar 437.603. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ERNN baik dalam memprediksi pola kemunculan titik panas pada bulan yang memiliki nilai aktual yang relatif konstan.
Keyword: ERNN, kebakaran hutan, 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: