Judul: Pendugaan Kerawanan Kebakaran Hutan Berdasarkan Model Skenario Iklim Dengan Pendekatan Machine Learning (Studi Kasus di Wilayah Mediteranian Türkiye)
Abstrak: Perubahan iklim dan pemanasan global telah meningkatkan risiko kebakaran hutan di seluruh dunia, khususnya di wilayah Mediterania. Suhu tinggi dan musim kemarau yang berkepanjangan telah menyebabkan aktivitas kebakaran yang terus meningkat di berbagai belahan dunia. Penelitian ini bertujuan membangun informasi spasial untuk memprediksi kerawanan kebakaran hutan masa depan di Mediterania Turki, dengan menggunakan skenario iklim dari Shared Socioeconomic Pathways (SSPs) / Representative Concentration Pathway (RCPs) dan menerapkan algoritma pembelajaran mesin non-parametrik. Penelitian ini menggunakan algoritma Decision Tree (DT), Naive Bayes (NB), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), dan Support Vector Machine (SVM) untuk mengidentifikasi model prediksi yang paling efektif. Data hotspot MODIS FIRMS/VIIRS dari tahun 2001 hingga 2021 digunakan sebagai dataset indikator kejadian kebakaran, sementara berbagai variabel yang terkait dengan kebakaran hutan dipelajari untuk mengamati dinamika pola kejadian kebakaran di wilayah Mediterania. Studi ini mengidentifikasi faktor-faktor pendorong yang mempengaruhi kejadian kebakaran, termasuk kelembaban tanah, suhu, kecepatan angin, kelembaban relatif, tutupan lahan, elevasi, kemiringan, aspek, populasi, jaringan jalan, dan jaringan listrik, yang mengarah pada variasi akurasi algoritma pembelajaran mesin. Penilaian akurasi dilakukan dengan menggunakan fungsi acak dengan rasio pembagian 70% untuk data pelatihan dan rasio pembagian 30% untuk verifikasi model. Overall accuray, koefisien kappa, presisi, sensitivitas, F-Score, dan K-Fold Cros Validatioan digunakan untuk menilai kinerja ML. Selanjutnya, variabel importance dan matriks korelasi digunakan untuk memeriksa karakteristik variabel data. Studi ini menyimpulkan Algoritma RF muncul sebagai yang memiliki performa paling baik, dengan akurasi keseluruhan 0,80 dan koefisien kappa 0,71. RF juga menunjukkan presisi, sensitivitas, dan F-measure yang tinggi, masing-masing sebesar 0,78, 0,80, dan 0,78. Tutupan lahan dan temperature memiliki nilai paling penting dalam variable importance dan memiliki korelasi positif paling tinggi terhadap tingkat kebakaran. Model RF memprediksi pada tahun 2040 terjadi peningkatan yang signifikan pada area kebakaran hutan dengan tingkat level kerawanan tinggi di semua skenario SSP, dengan persentase peningkatan berkisar antara 9% hingga 11%., Climate change and global warming have increased the risk of forest fires worldwide, particularly in the Mediterranean region. High temperatures and prolonged dry seasons have increased fire activity in many parts of the world. The research objective is establishing spatial information to predict future wildfire vulnerability in Mediterranean Turkey using climate scenarios from Shared Socioeconomic Pathways (SSPs)/Representative Concentration Pathways (RCPs) and applying non-parametric machine learning algorithms. This research utilizes Decision Tree (DT), Naive Bayes (NB), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), and Support Vector Machine (SVM) algorithms to identify the most effective prediction model. MODIS FIRMS/VIIRS hotspot data from 2001 to 2021 were used as an indicator dataset of fire occurrence, while various variables related to forest fires were studied to observe the dynamics of fire occurrence patterns in the Mediterranean region. The study identified driving factors affecting fire occurrence, including soil moisture, temperature, wind speed, relative humidity, land cover, elevation, slope, aspect, population, road network, and power grid, leading to variations in the accuracy of machine learning algorithms. Accuracy assessment was performed using a random function with a 70% sharing ratio for training data and a 30% sharing ratio for model verification. Overall accuracy, kappa coefficient, precision, sensitivity, F-Score, and K-Fold Cros Validation were used to
Keyword: Forest fire vulnerability, Machine learning, Climate change, non-parametric, vulnerability

Judul: Spatial Modeling of Forest and Land Fires Vulnerability in Rawa Aopa Watumohai National Park
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan selalu menjadi agenda tahunan di Taman Nasional Rawa Aopa Watumohai, hal ini menimbulkan banyak dampak baik aspek sosial, ekonomi, ekologi, serta kesehatan manusia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor dan variabel terjadinya kebakaran hutan di TNRAW, membangun model dan peta kerawanan kebakaran hutan dan lahan di TNRAW, serta pengaruh sosial dan ekonomi masyarakat dengan kejadian kebakaran hutan dan lahan di TNRAW. Data yang digunakan untuk membangun model kerawanan kebakaran adalah data titik panas dari satelit Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) dan Balai TNRAW, data variabel yang digunakan adalah data iklim, proxy from human activities, serta biofisik alam. Data variabel yang digunakan dilakukan uji multikolinearitas dan dilakukan model kebakaran hutan dan lahan menggunakan machine learning Maximum Entropy (maxent). Pengaruh ekonomi dan sosial masyarakat dilakukan dengan metode wawancara dengan pemilihan responden menggunakan snowball, wawancara dilakukan terhadap lima desa yang terdapat di dalam kawasan TNRAW dan dianalisis secara deskriptif. Berdasarkan kontribusi variabel dengan mengggunakan maxent, variabel yang memiliki pengaruh terbesar dalam kejadian kebakaran hutan di TNRAW adalah curah hujan, tutupan lahan, dan biomasa. Curah hujan yang relatif rendah di TNRAW didukung dengan tutupan lahan savana di TNRAW meningkatkan bahan bakar untuk terjadinya kebakaran hutan dan lahan. Validasi model mencapai 0,918 yang menunjukkan tingkat validitas model yang cukup baik. Berdasarkan hasil wawancara, masyarakat memiliki kebiasaan untuk memperluas lahan kebun dan masuk kedalam kawasan guna meningkatkan ekonomi masyarakat karena rendahnya peningkatan lapangan pekerjaan yang tidak sebanding dengan jumlah pertumbuhan penduduk. Pembukaan lahan dilakukan dengan cara pembakaran hutan, hal ini disebabkan karena pembakaran lahan dinilai salah satu cara yang efektif, mudah, cepat, dan relatif murah dibandingkan dengan metode lain., Forest and land fires are always an annual agenda in the Rawa Aopa Watumohai National Park, this has many impacts on social, economic, ecological and human health aspects. This research aims to analyze the factors and variables in the occurrence of forest fires in Rawa Aopa Watumohai National Park (RAWNP), build a model and map of forest and land fire vulnerability in RAWNP, and society's social and economic influence on the occurrence of forest and land fires in RAWNP. The data used to build the fire vulnerability model is hotspot data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite and the RAWNP. The variable data used is climate data, proxies from human activities, and biophysics. The variable data used was tested for multicollinearity, and a forest and land fire model was carried out using maximum Entropy (maxent) machine learning. The economic and social influence of the community was carried out using the interview method by selecting respondents using snowball. Interviews were conducted in five villages within the TNRAW area and will be analyzed descriptively. Based on the contribution of maxent variables, the variables that have the most significant influence on forest fires in TNRAW are rainfall, land cover, and biomass. Relatively low rainfall in TNRAW, supported by savanna land cover, increases fuel for forest and land fires. Model validation reached 0.918, showing a good model validity level. Based on the results of interviews, the community has a habit of expanding their plantation area to improve
Keyword: curah hujan, kebakaran hutan dan lahan, kerawanan kebakaran, Maxent

Judul: Korpus Luteum Persisten pada Sapi serta Beberapa Aspek Penanggulangannya
Abstrak: Korpus luteum pada ovarium terbentuk pada hari ke lima atau ke enam setelah ovulasi terjadi. Bila pada uteru tidak terjadi kebuntingan, korpus luteun dinonaktifkan oleh hormon luteolitik yaitu prostaglandin yang dihasilkan dinding uterus. Jika pada uterus terjadi kebuntingan, korpus luteum tetap bertahan pada ovarium dan berfungsi secara normal, disebut korpus luteum graviditatum. Korpus luteum graviditatum aktif pada sapi betina (erti) selama total waktu 320 hari dalan satu tahun.
Keyword: