Judul: Model spatio-temporal untuk prediksi kemunculan titik panas pada lahan gambut di Kabupaten Siak menggunakan SARIMA dan Elman Recurrent Neural Network
Abstrak: Hutan merupakan ekosistem yang penting untuk manusia, karena hutan merupakan paru-paru dunia. Saat ini luas hutan di Indoneia mulai berkurang. Salah satu penyebab berkurangnya luas hutan di Indonesia adalah kebakaran hutan. Dampak dari kebakaran hutan dapat menyebabkan kerugian ekonomi, gangguan kesehatan dan polusi udara. Kebakaran pada lahan gambut merupakan kebakaran yang sulit dipadamkan karena didominasi oleh kebakaran bawah. Titik panas merupakan indikator terjadinya kebakaran hutan yang mengindikasikan suatu lokasi yang memiliki suhu relatif tinggi dibandingkan suhu di sekitarnya. Data titik panas termasuk dalam data deret waktu karena pencatatan dari munculnya titik panas berdasarkan runtut waktu. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi terhadap data deret waktu adalah ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Salah satu pengembangan dari model ARIMA adalah Seasonal ARIMA (SARIMA) yang cocok untuk digunakan terhadap data musiman. Elman Recurrent Neural Network (ERNN) merupakan jaringan syaraf tiruan yang mampu mengekstraksi fitur informatif dengan sistem yang dinamis pada hidden layer. Sebagai jaringan syaraf tiruan, arsitektur ini mampu mempelajari pola temporal dan spasial. Model spatio-temporal dibentuk dengan menggabungkan SARIMA sebagai model temporal dan ERNN sebagai model spasial. Kedua model tersebut digabungkan menggunakan regresi linier. Dalam penelitian ini diperoleh tiga model untuk memprediksi kemunculan titik panas di Kabupaten Siak Provinsi Riau, yaitu model SARIMA yang digunakan sebagai model temporal, model ERNN digunakan sebagai model spasial dan model spatio-temporal yang merupakan gabungan dari model SARIMA dan model ERNN. Penelitian ini menghasilkan model ARIMA(1,0,0)(1,1,1)12 sebagai model prediksi temporal untuk Kabupaten Siak dengan Normalized Mean Square Error (NMSE) sebesar 1.006331. Model prediksi spasial untuk Kabupaten Siak menggunakan data input titik panas dari Kabupaten Bengkalis, Kabupaten Rokan Hilir dan Kota Dumai dengan NMSE sebesar 0.999657. Model spatio-temporal merupakan model terbaik karena mempunyai NMSE terkecil yaitu 0.801653, Model prediksi yang dihasilkan tidak mampu memprediksi data aktual yang sangat tinggi seperti pada bulan Februari 2014 dan Maret 2014.
Keyword: Elman Recurrent Neural Network, gambut, SARIMA, model prediksi spatio-temporal, titik panas

Judul: Zeolit Sintetis Terfungsionalisasi Merkaptopropil Trimetoksi Silana Sebagai Adsorben Logam Cu dan Biru Metilena
Abstrak: Hutan merupakan ekosistem yang penting untuk manusia, karena hutan merupakan paru-paru dunia. Saat ini luas hutan di Indoneia mulai berkurang. Salah satu penyebab berkurangnya luas hutan di Indonesia adalah kebakaran hutan. Dampak dari kebakaran hutan dapat menyebabkan kerugian ekonomi, gangguan kesehatan dan polusi udara. Kebakaran pada lahan gambut merupakan kebakaran yang sulit dipadamkan karena didominasi oleh kebakaran bawah. Titik panas merupakan indikator terjadinya kebakaran hutan yang mengindikasikan suatu lokasi yang memiliki suhu relatif tinggi dibandingkan suhu di sekitarnya. Data titik panas termasuk dalam data deret waktu karena pencatatan dari munculnya titik panas berdasarkan runtut waktu. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi terhadap data deret waktu adalah ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Salah satu pengembangan dari model ARIMA adalah Seasonal ARIMA (SARIMA) yang cocok untuk digunakan terhadap data musiman. Elman Recurrent Neural Network (ERNN) merupakan jaringan syaraf tiruan yang mampu mengekstraksi fitur informatif dengan sistem yang dinamis pada hidden layer. Sebagai jaringan syaraf tiruan, arsitektur ini mampu mempelajari pola temporal dan spasial. Model spatio-temporal dibentuk dengan menggabungkan SARIMA sebagai model temporal dan ERNN sebagai model spasial. Kedua model tersebut digabungkan menggunakan regresi linier. Dalam penelitian ini diperoleh tiga model untuk memprediksi kemunculan titik panas di Kabupaten Siak Provinsi Riau, yaitu model SARIMA yang digunakan sebagai model temporal, model ERNN digunakan sebagai model spasial dan model spatio-temporal yang merupakan gabungan dari model SARIMA dan model ERNN. Penelitian ini menghasilkan model ARIMA(1,0,0)(1,1,1)12 sebagai model prediksi temporal untuk Kabupaten Siak dengan Normalized Mean Square Error (NMSE) sebesar 1.006331. Model prediksi spasial untuk Kabupaten Siak menggunakan data input titik panas dari Kabupaten Bengkalis, Kabupaten Rokan Hilir dan Kota Dumai dengan NMSE sebesar 0.999657. Model spatio-temporal merupakan model terbaik karena mempunyai NMSE terkecil yaitu 0.801653, Model prediksi yang dihasilkan tidak mampu memprediksi data aktual yang sangat tinggi seperti pada bulan Februari 2014 dan Maret 2014.
Keyword: Elman Recurrent Neural Network, gambut, SARIMA, model prediksi spatio-temporal, titik panas

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: