Judul: Pemodelan Estimasi Konsentrasi CO dan CO2 di Pulau Sumatera Menggunakan Metode Random Forest Regression
Abstrak: Pencemaran udara memiliki dampak buruk bagi kesehatan tubuh manusia. Salah satu penyebab pencemaran udara adalah kabut asap kebakaran hutan dan lahan yang mengandung polutan CO dan CO2. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model estimasi konsentrasi polutan CO dan CO2 dari titik panas kebakaran hutan dan lahan serta data iklim di Pulau Sumatera pada bulan September hingga Oktober tahun 2015. Model dibentuk menggunakan metode random forest regression. Model yang dihasilkan diharapkan dapat diimplimentasikan pada sistem peringatan dini sehingga sistem dapat mengestimasi konsentrasi CO dan CO2 pada waktu tertentu. Hasil penelitian menunjukkan model estimasi konsentrasi polutan telah berhasil dibangun dengan model estimasi CO terbaik didapatkan menggunakan parameter ntree sebesar 1000 dan mtry sebesar 18 dengan nilai koefisien korelasi sebesar 0.3023715 dan nilai RMSE sebesar 1.082021×10-7. Sedangkan model estimasi CO2 terbaik didapatkan menggunakan parameter ntree sebesar 1000 dan mtry sebesar 18 dengan nilai koefisien korelasi sebesar 0.4239955 dan nilai RMSE sebesar 9.710838×10-7.
Keyword: Data iklim, polutan, polutan, random forest regression, titik panas

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: Invers dari Matriks Tridiagonal Jacobi
Abstrak: Suatu matriks berukuran n×n dinamakan matriks tridiagonal jika untuk . Karya ilmiah ini memberikan algoritma yang mudah untuk menemukan invers ( dari matriks tridiagonal Jacobi yang simetrik dan nonsimetrik. Setiap elemen pada matriks tridiagonal ini adalah bilangan real. Terdapat 3 lema dan 2 teorema untuk menentukan . Lema pertama menunjukkan persamaan utama dalam membuktikan lema-lema dan teorema-teorema selanjutnya. Invers dari matriks yang simetrik dibuktikan oleh lema kedua yang menunjukkan elemen-elemen baris ke- dari . Selanjutnya, lema kedua dilengkapi dengan teorema pertama yang menunjukkan elemen-elemen dengan . Invers dari matriks yang nonsimetrik dibuktikan oleh lema ketiga yang menunjukkan elemen-elemen dengan dan elemen-elemen dengan dibuktikankan oleh teorema kedua.
Keyword: symmetric, nonsymmetric, matrix