Judul: Model Prediksi PM2.5 dari Kebakaran Hutan dan Lahan di Wilayah Sumatera menggunakan Algoritma Deep Learning
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan (karhutla) merupakan salah satu bencana penyebab pencemaran udara di Indonesia. Data per 12 Juli 2022, Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK) mencatat sebanyak 13.854 kasus kebakaran aktif selama tahun 2021. Dampak langsung yang disebabkan oleh karhutla antara lain: menyebabkan penyakit infeksi saluran, mengganggu aktivitas manusia, terganggunya moda transportasi, timbulnya persoalan internasional asap dari kebakaran hutan tersebut seperti kerugian materiil dan imateriil. Asap karhutla mengandung polutan berbahaya khususnya partikel PM2.5 yang bersifat karsinogenik dan berperan dalam Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA). Pemerintah Indonesia telah menerbitkan aturan batasan PM2.5 dalam Peraturan Pemerintah RI No. 41 Tahun 1999 tentang Pengendalian Pencemaran Udara, dengan baku mutu udara ambien nasional untuk PM2.5 sebesar 65 μm/m3 dalam rata-rata 24 jam. Salah satu upaya untuk meminimalisir meningkatnya jumlah penderita penyakit ISPA adalah dengan mendeteksi partikel PM2.5 yang dihasilkan dari asap karhutla. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi partikel PM2.5 menggunakan algoritma machine learning yaitu Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU). Data yang digunakan adalah dataset titik panas yang diperoleh dari sensor Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) milik National Aeronautics and Space Administration (NASA) yang diunduh pada website Fire Information for Resource Management System (FIRMS) NASA dan data PM2.5 yang diunduh dari website OpenAQ. Nilai missing value yang terdapat pada data diisi menggunakan metode Interpolasi Linear (IL), Last Observation Carried Forward (LOCF), Next Observation Carried Backward (NOCB), Interpolasi Nearest (IN), Exponential Moving Average (EMA)(Span=5), Exponential Moving Average (EMA)(Halflife=5). Penelitian ini berhasil melakukan praproses data dan pembentukan model prediksi PM2.5 dari karhutla di wilayah Pulau Sumatra. Hasil uji keseluruhan dari model ini memuaskan. ...
Keyword: Forest and Land Fires, Gated Recurrent Unit, Long Short-Term Memory, PM2.5, Prediction

Judul: Model Prediksi Temporal Polutan CO dan CO2 Menggunakan Long Short Term Memory.
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan (karhutla) di Indonesia menyebabkan polusi kabut asap di kawasan Asia Tenggara. Hal ini mengakibatkan kualitas udara di sekitar lokasi karhutla menjadi tiga kali lipat dari tingkat berbahaya untuk kesehatan hingga melampaui angka 1000 pada Indeks Standar Polutan (ISP). Penelitian ini bertujuan untuk membuat model prediksi data konsentrasi CO dan CO2 dari karhutla dengan metode Long Short Term Memory Recurrent Neural Network. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data hasil simulasi HYSPLIT dengan input data titik panas Sumatra pada tahun 2019 dan data meteorologi pada tahun 2019. Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahapan yaitu pengumpulan data, seleksi data titik panas, simulasi dispersi, penggabungan data, praproses data, pembagian data, pembuatan model prediksi konsentrasi polutan CO dan CO2, dan evaluasi model dengan RMSE dan R. Penelitian ini menghasilkan model prediksi polutan CO yang memiliki nilai R dan RMSE terbaik sebesar 0.156977610 dan 2.882038 × 10-8. Sedangkan untuk model prediksi polutan CO2 memiliki nilai R dan RMSE terbaik sebesar 0.6164270 dan 1.815969 × 10-6.
Keyword: haze trajectory pattern mining, kabut asap, kebakaran hutan dan lahan, long short term memory recurrent neural network

Judul: Karakteritsik kimia dan organoleptik tablet effervescent putih telur bersitarasa lemon dengan konsentrasi effervescent mix yang berbeda
Abstrak: Egg is an animal origin food product which has high nutritional value especially protein. Cholesterol content of eggs is only found in egg yolk, on the other hand albumen does not countain cholesterol at all but high content of protein, so it can be used as a free cholesterol-protein sources. The application of albumen as egg instant drink effervescent tablet can be an alternative of protein source for people who need free-cholesterol diet. It can also become an egg product diversification.
Keyword: