Judul: Development of a Prediction Model for Potential Forest and Land Fires using Machine Learning Algorithms Based on Patrol Data
Abstrak: Indonesia mempunyai luas hutan sebesar 120 juta hektar atau 64% dari luas daratannya. Meski demikian, faktanya hutan Indonesia terus mengalami deforestasi. Angka laju deforetasi Indonesia tertinggi terjadi tahun 2018-2019 (844,72 ha/tahun). Sekitar 57% deforestasi Indonesia diakibatkan oleh perubahan penutupan hutan. Salah satu faktornya adalah terjadinya kebakaran hutan dan lahan (karhutla). Upaya pengendalian karhutla dilakukan dengan pembangunan Sistem Informasi Patroli Pencegahan (SIPP) Karhutla untuk patroli terpadu. Namun, data patroli hanya digunakan untuk observasi dan analisis spasial sederhana dalam modul spasial. Data patroli belum digunakan untuk analisis pencegahan karhutla lebih lanjut. Sebagai langkah mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan membangun model prediksi potensi karhutla menggunakan algoritma SVM, Random Forest dan XGBoost berdasarkan data patroli. Kemudian dilakukan perbandingan kinerja model prediksi SVM, Random Forest dan XGBoost dalam prediksi potensi karhutla untuk mendapatkan model prediksi terbaik. Tahapan penelitian dimulai dengan pengumpulan data dan eksplorasi data. Praproses data terdiri dari identifikasi dan penanganan outlier serta missing value, transformasi data dan penanganan ketidakseimbangan kelas data. Kemudian dilakukan tahapan pembagian data dan k-fold cross validation. Pembangunan model prediksi menggunakan algoritma SVM, Random Forest dan XGBoost. Setelah itu, dilakukan hyperparameter tuning, pengujian model dan evaluasi model. Tahap akhir yaitu perbandingan model dan visualisasi hasil prediksi model terbaik. Penelitian ini berhasil membangun model prediksi potensi karhutla menggunakan algoritma SVM, Random Forest, dan XGBoost berdasarkan data patroli SIPP karhutla. Model prediksi dibangun melalui tahap praproses data menggunakan metode Synthetic Minority Oversampling Technique and Edited Nearest Neighbor (SMOTE-ENN) yang berhasil menangani ketidakseimbangan kelas data. Kemudian, metode Random Search berhasil mendapatkan kombinasi hyperparameter terbaik untuk optimasi model prediksi. Performa model prediksi dilihat dari akurasi setelah optimasi model, yaitu SVM-linier (79,65%), SVM-polynomial (76,82%), SVM-rbf (76,75%), SVM- sigmoid (33,82%), Random Forest (94,95%) dan model XGBoost (95,55%). Oleh karena itu, model prediksi terbaik adalah XGBoost (95,55%) untuk prediksi potensi karhutla di Sumatera dan Kalimantan. Model XGBoost dapat mengungguli model prediksi lainnya karena penggunaan teknik boosting yang meningkatkan performa model dengan cara mengurangi selisih antara data aktual dan hasil prediksi. Hasil analisis korelasi menunjukkan variabel prediktor dengan korelasi tertinggi terhadap hasil prediksi pada model XGBoost adalah kondisi vegetasi kering, dengan tingkat korelasi (10,69%). Selain itu, faktor iklim dan lingkungan juga mempengaruhi hasil prediksi penelitian ini, sehingga hasilnya dapat berbeda di wilayah yang berbeda., Indonesia has a forest area of 120 million hectares, or 64% of its land area. However, the fact is that Indonesia's forests continue to experience deforestation. Indonesia's highest deforestation rate occurred in 2018-2019 (844.72 ha/year). Around 57% of Indonesia's deforestation was caused by changes in forest cover. One of the factors is the occurrence of forest and land fires (karhutla). Efforts to control forest and land fires are carried out with the development of the Karhutla Prevention Patrol Information System (SIPP) for integrated patrols. However, patrol data is only used for observation and simple spatial analysis in the spatial module. Patrol data has yet to be used for further study of forest and land fire prevention. To overcome these problems, this research aims to build a prediction model of forest and land fire potential using SVM, Random Forest, and XGBoost algorithms based on patrol data.
Keyword: kebakaran hutan dan lahan, prediksi, random forest, Support Vector Machines (SVM), XGBoost, forest and land fire, prediction

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: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: