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: Model Estimasi Spasial-Temporal Konsentrasi CO dan CO2 Kabut Asap Kebakaran Lahan Gambut Menggunakan Support Vector Regression
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan gambut menghasilkan kabut asap yang mengandung berbagai macam polutan seperti CO dan CO2. Paparan polutan tersebut berimplikasi buruk terhadap kesehatan masyarakat sekitar peristiwa itu terjadi yang berupa infeksi saluran pernapasan akut. Penelitian ini bertujuan membuat model spasial untuk estimasi konsentrasi polutan CO dan CO2 dari kabut asap kebakaran hutan dan lahan gambut di Sumatera tahun 2015. Model spasial dibentuk menggunakan algoritme support vector regression (SVR) dengan radial basis function kernel dengan melihat konsentrasi polutan dari beberapa titik tetangga. Parameter tuning dilakukan untuk mendapatkan nilai parameter paling optimal dari SVR. Hasil penelitian menunjukkan model estimasi spasial konsentrasi CO terbaik didapatkan pada gamma sebesar 10 yang menghasilkan symmetric mean absolute percentage error (SMAPE) dan nilai koefisien korelasi sebesar 1.09744 dan 0.6464565 sedangkan model estimasi spasial konsentrasi CO2 terbaik dibentuk pada gamma sebesar 10 yang menghasilkan SMAPE dan nilai koefisien korelasi sebesar 1.13613 dan 0.6068765. Hasil estimasi dari model yang dibentuk dapat mengikuti pola nilai aktual konsentrasi polutan.
Keyword: CO, CO2, model estimasi spasial-temporal, support vector regression

Judul: Quality of Eggs Based on Different Age of Chickens from Yong's Farm, Seremban, Malaysia
Abstrak: This study aimed to determine the quality of eggs from different ages of chickens from Yong’s Farm, Seremban, Malaysia. The method used was 60 eggs were collected from three of different ages of chicken; 25 (n=20 eggs), 35 (n=20 eggs) and 58 weeks old (n=20 eggs). The variables included egg weight, shell thickness, yolk color, yolk index, albumen index and Haugh unit. The results showed the highest egg weight was recorded with 58 weeks old chicken. The egg shell thickness found at week 25 week (0,455 ± 0,08 mm), 35 weeks (0,495 ± 0,08 mm) and 58 weeks (0,475 ± 0,08 mm). Yolk color was at the highest mean of.12,6 ± 0,68 (25 weeks) while on week 35 and 58 it ranges between 5,45 ± 0,51 and 5,55 ± 0,51. The yolk index was recorded on week 25 and no specific trends were observed and the yolk index was not significant between 35 and 58 weeks of age. Albumen index was highest at week 25 were (0,129 ± 0,0), week 35 (0,113 ± 0,03) and week 58 (0,088 ± 0,02). The highest HU was recorded at week 25 (94,81 ± 5,33) and decreased to (90,52 ± 6,64) at week 35 and (81,95 ± 6,24) at week 58. It can be concluded that chicken influences both exterior and interior quality, except the yolk color with the quality of eggs decreasing as the age increases.
Keyword: chicken age, external quality, internal quality, Haugh Unit