Judul: Analisis Dinamik Model CO2 pada Atmosfer Bumi Menggunakan Metode Runge Kutta.
Abstrak: Sistem persamaaan pemodelan konsentrasi CO2 yang diadaptasi dari model persamaan Lotka-Volterra dapat digunakan untuk memprediksi konsentrasi emisi CO2 di atmosfer. Dalam pemodelan ini, faktor yang mempengaruhi hasil prediksi konsentrasi emisi CO2 yaitu jumlah konsentrasi CO2 pada tahun pertama (tahun 1980), jumlah penyerapan CO2 (tanaman yang berfotosintesis), koefisien potensial regenerasi RuBP pada tanaman (Vj), laju emisi dari alam (Qn), laju emisi dari perbuatan manusia (Qh), dan koefisien peningkatan efisiensi emisi CO2 (f) serta koefisien penurunan efisiensi biomassa alami untuk menyerap karbon dioksida (b). Metode yang digunakan adalah analisis numerik menggunakan Runge-Kutta orde 4. Selanjutnya akan dilakukan analisis sistem dinamik untuk mengetahui kestabilan dari sistem. Hasil prediksi konsentrasi emisi CO2 pada tahun 2018 menunjukkan nilai 405.41 ppm dan akan terus meningkat pada tahun yang akan datang.
Keyword: analisis numerik, CO2, lotka-volterra, runge-kutta, sistem dinamik

Judul: Model Estimasi Konsentrasi Polutan CO dan CO2 Menggunakan Algoritme Support Vector Regression
Abstrak: Deforestasi dan degradasi hutan terjadi di Indonesia akibat kebakaran hutan dengan jumlah luas hutan yang terkena dampak sangat banyak. Kebakaran hutan dan lahan (karhutla) gambut menimbulkan kabut asap yang mengandung karbon organik yang berbahaya, seperti CO yang berdampak buruk baik bagi kesehatan manusia dan CO2 yang berdampak buruk baik bagi lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk pemodelan estimasi nilai konsentrasi polutan CO dan CO2 dari kabut asap akibat karhutla gambut menggunakan algoritme Support Vector Regression dengan kernel radial basis function. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data trajectory kabut asap yang dihasilkan oleh simulasi HYSPLIT di Sumatra pada tahun 2019. Hasil penelitian ini menunjukkan model CO memiliki parameter-parameter SVR yaitu gamma sebesar 2.0, cost sebesar 3.0 dan epsilon sebesar 0.05 dengan RMSE yaitu 2.9902×10-6 dan koefisien korelasi yaitu 0.59803. Model terbaik dari data CO2 menghasilkan RMSE sebesar 2.2059×10-6 dan koefisien korelasi sebesar 0.44701 dengan parameter-parameter SVR gamma yaitu 1.0, cost sebesar 1.5 dan epsilon sebesar 0.20. Estimasi nilai polutan yang dihasilkan oleh model mampu mengikuti pola yang dimiliki oleh nilai aktualnya.
Keyword: CO, CO2, karhutla, support vector

Judul: Evaluation of Influenza Antibody Titers in Serum and Egg Yolk of Layers Vaccinated with Influenza Vaccines.
Abstrak: Influenza belongs to the Orthomyxoviridae family which causes upper and lower respiratory tract infection. The aim of this study was to evaluate influenza-A specific antibody titers from serum and egg yolk of hens vaccinated with quadrivalent influenza vaccines. Three Hy-line Brown layers were vaccinated with quadrivalent influenza type A and B inactivated vaccines. Vaccination was carried out three times at a dose of 0.25 ml/chicken via the intramuscular route. The first vaccination was carried out at 24 weeks of age, then boosters were performed at 28 and 32 weeks of age. Serum and egg yolk were collected every week for 20 weeks since the first vaccination. Influenza A H3N2 and H1N1 antibody titers were determined using hemagglutination-inhibition (HI) test and agar-gel-precipitation (AGP) test. Influenza-A H3N2 and H1N1 specific antibodies were detected in both serum and egg yolk from the first to twenty weeks after the initial vaccination. Highest HI geometric mean titer (GMT) of H1N1 antibody reached 26.67 HIU at nine weeks post first vaccination (p.f.v), while H3N2 antibody reached 26 HIU at six weeks p.f.v. Our result showed that influenza antibodies can be produced in layers using quadrivalent vaccines and layer chickens are able to produce equivalent antibody levels for each influenza subtype.
Keyword: antibody, egg yolk, influenza, layer chickens, serum