Judul: Model Prediksi Temporal Tinggi Muka Air Sebagai Peringatan Dini Karhutla Pada Lahan Gambut Menggunakan LSTM
Abstrak: Lahan gambut memiliki peranan penting dalam keseimbangan lingkungan global. Pembukaan lahan dengan pembakaran dan perubahan penggunaan lahan dari hutan rawa gambut menjadi non hutan berkontribusi pada degradasi lahan gambut, yang termasuk dalam emisi sektor penggunaan lahan, perubahan penggunaan lahan dan kehutanan atau yang dikenal dengan land use, land use changes and forestry (LULUCF). Pembukaan lahan dengan pembuatan drainase yang tidak terkendalimengakibatkan turunnya tinggi muka air (TMA) lahan gambut yang yang mengindikasikan kekeringan yang sangat rentan terbakar. Kebakaran hutan dan lahan (karhutla) di Indonesia memberikan dampak dan kerugian pada berbagai bidang. Pengukuran dan pemantauan TMA pada lahan gambut merupakan upaya pencegahan bencana karhutla. Sistem Pemantauan Air Lahan Gambut (SIPALAGA) mengukur kadar air tanah, kelembaban tanah, suhu udara, dan curah hujan. Penelitian ini telah berhasil membangun model prediksi temporal tinggi muka air pada lahan gambut pada 12 stasiun SIPALAGA di Provinsi Sumatera Selatan berdasarkan data temporal, TMA, curah hujan, temperatur dan kelembaban tanah menggunakan pendekatan time series dengan menerapkan metode Long short-term memory (LSTM). Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan yaitu praproses data, pembagian data, pembuatan model pada setiap stasiun pengukuran, dan evaluasi model. Preprocessing yang telah dilakukan adalah pembersihan duplikasi, missing value, dan normalisasi. Masukan dari model ini adalah t-1 tinggi muka air, curah hujan, kelembaban tanah, dan suhu, sedangkan keluaran dari model ini adalah prediksi tinggi muka air. Model prediksi TMA terbaik terdapat pada stasiun Muara Medak 2 dengan epoch 50, LSTM layer 50, dropout 0,2, dense 300, LSTM layer 10, dropout 0,4, menghasilkan Korelasi sebesar 0,994, RMSE 0,008, MAE 0,006 dan MAPE 0,009. Model terbaik yang didapatkan sudah dapat digunakan untuk memprediksi TMA pada dataset sensor yang tidak dilatih untuk pemodelan. Penelitian ini menghasilkan model prediksi temporal tinggi muka air sebagai indikator kerawanan karhutla.
Keyword: LSTM, kebakaran hutan dan lahan, long short-term memory, tinggi muka air gambut, prediksi

Judul: Temporal Data Imputation Model for Peatland Groundwater Level
Abstrak: Lahan gambut adalah akumulasi tumbuhan mati yang terdekomposisi penuh selama lebih dari ribuan tahun dan dapat menyimpan karbon, memproduksi oksigen serta mengatur tingkat air. Tinggi muka air (TMA) menjadi indikator penting dalam peringatan kebakaran lahan dan hutan (karhutla). Sistem Pemantau Air Lahan Gambut (Sipalaga) sudah menjadi sistem yang digunakan untuk merekam TMA kelembaban gambut, dan tingkat curah hujan. Penelitian ini menggunakan data Sipalaga berstasiun di Rimba Panjang. Namun data yang digunakan masih mengandungi banyak missing value yang harus ditangani. Penelitian ini berfokus untuk membandingkan metode rekonstruksi data TMA lahan gambut menggunakan Last Observation Carried Forward, Next Observation Carried Forward, Interpolation, Weighted Moving Average, Kalman filter, K-nearest Neighbor Imputation, dan Simple Averaging Ensemble. Data yang sudah direkonstruksi dievaluasi menggunakan Long-Short Term Memory. Hasil terbaik yang diperoleh adalah menggunakan Stacked LSTM dengan unit 64 dan 128, dengan metode Spline Interpolation menghasilkan MSE 0.00012, MAE 0.00822 dan R2 0.95316. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu prediksi TMA lahan gambut sebagai peringatan dini karhutla di Indonesia., Peatlands are accumulations of dead plants that have fully decomposed over thousands of years that can store carbon, produce oxygen and regulate water levels. The groundwater level (GWL) is an important indicator for forest fires. The Sistem Pemantau Air Lahan Gambut (Sipalaga) has become a system used to record GWL, peatland moisture, and rainfall levels at peatland locations. This study will use data from Sipalaga stationed at Rimba Panjang. However, the data used still contains many missing values that must be addressed. This research will focus on comparing methods of reconstructing peatlands’ GWA data using Last Observation Carried Forward, Next Observation Carried Forward, Weighted Moving Average, Interpolation, Kalman filter, K-nearest Neighbor Imputation and Simple Averaging Ensemble. Reconstructed data will be evaluated with Long-Short Term Memory predictions. The best model made in this study is using Stacked LSTM with 64 and 128 units using Spline Interpolation resulting MSE 0.00012, MAE 0.00822 dan R2 0.95316. The results of this study are expected to help predict the TMA of peatlands as an early warning of forest and land fires in Indonesia.
Keyword: LSTM, forest fire, groundwater level, peatland, reconstruction

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: