Judul: Model Prediksi Temporal Konsentrasi Polutan Kebakaran Lahan Gambut di Pulau Sumatera menggunakan Elman Recurrent Neural Network (ERNN).
Abstrak: Kebakaran lahan gambut di Indonesia merupakan peristiwa bencana regional yang terjadi secara berkala. Peristiwa ini merupakan bagian dari bencana regional dan global yang terus berulang. Kebakaran hutan dan lahan yang terjadi di Indonesia melepaskan sejumlah besar karbon seperti CO, CO2, CH4, yang menyebar ke atmosfer. Polutan yang dihasilkan oleh kebakaran hutan dan lahan bersifat membahayakan kesehatan manusia, juga berperan dalam kenaikan emisi karbon. Tujuan penelitian ini adalah : 1) menentukan konsentrasi polutan dari kebakaran lahan gambut di Sumatera menggunakan model HYSPLIT serta menggunakan data meteorologi sebagai output model WRF-Chem 2) membuat model prediksi konsentrasi polutan menggunakan algoritme Elman Recurrent Neural Network (ERNN). Penelitian ini melakukan prediksi konsentrasi polutan menggunakan algoritme Elman Recurrent Neural Network (ERNN). Data konsentrasi polutan didapatkan dari hasil simulasi HYSPLIT. Data meteorologi yang digunakan adalah Global Data Assimilation Sistem (GDAS) 1° (Satu derajat) serta data output WRF-Chem pada periode Oktober 2015. Data sekuens titik panas adalah data sekuens yang muncul berurutan selama dua sampai lima hari di pulau Sumatera tahun 2015. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa prediksi menggunakan data meteorologi hasil output WRF-Chem lebih baik dari pada menggunakan data meteorologi GDAS. Hasil prediksi menggunakan data WRF-Chem mampu memrediksi dengan baik 10 jam (jam 8 sampai jam 18) sedangkan hasil prediksi menggunakan data meteorologi GDAS hanya mampu memrediksi dengan baik pada 3 jam (jam 6-jam8). Perhitungan ISPU menggunakan data GDAS menghasilkan nilai ISPU sebesar 221 sedangkan menggunakan data output WRF-Chem memeroleh nilai 253. Nilai ini mengindikasikan bahwa kadar udara di Provinsi Sumatera Selatan dinyatakan tidak sehat. Hasil perhitungan ppm pada data GDAS polutan CO2 menghasilkan nilai 216 ppm sedangkan data WRF-Chem menghasilkan nilai 126 ppm. Nilai tersebut masih masuk di bawah ambang batas wajar kualitas udara di dalam ruang. Manfaat dari penelitian ini adalah hasil prediksi dan analisis tingkat konsentrasi polutan menjadi bentuk pola kejadian kabut asap akibat dari kebakaran lahan gambut dan menjadi dasar pengambilan keputusan dan kebijakan pemerintah mengurangi resiko dari dampak kebakaran lahan gambut di pulau Sumatera. Selain itu juga hasil aplikasi dan analisa ini dapat digunakan sebagai bentuk manajemen bencana, berupa manajemen evakuasi korban bencana kebakaran lahan gambut.
Keyword: algoritme, HYSPLIT, lahan gambut, polutan, temporal

Judul: Model Prediksi Spatio-Temporal untuk Konsentrasi Polutan pada Dispersi Kabut Asap dari Kebakaran Lahan Gambut
Abstrak: Pada tahun 2015 Indonesia mengalami kebakaran hutan dan lahan seluas 2,089,911 hektar yang 80% didominasi oleh kebakaran lahan gambut yang menghasilkan gas emisi yang berbahaya. Emisi terbesar yang terkandung pada kabut asap dari kebakaran lahan gambut yaitu CO dan CO2. Emisi tersebut berdampak pada pemanasan global dan masalah pernafasan (ISPA). Kabut asap dari kebakaran pun menyebar ke provinsi lainnya bahkan ke negara negara tetangga. Prediksi mengenai kabut asap dan konsentrasi polutan udara yang dihasilkan dapat dideteksi lebih awal sehingga dapat dilakukan pencegahan dan evakuasi terhadap warga sekitar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan prediksi model konsentrasi polutan dari kebakaran lahan gambut yang terjadi di Provinsi Riau pada bulan Juli hingga Oktober 2015. Prediksi model menggunakan algoritme Support Vector Regression. Tahapan pada penelitian ini yaitu verifikasi titik panas dengan citra MCD menghasilkan 26 titik panas yang telah diverifikasi dan dijadikan sebagai titik awal untuk simulasi HYSPLIT. Titik yang telah diverifikasi dan data meterologi dari NOAA digunakan sebagai input simulasi HYSPLIT yang menghasilkan data trajectory kabut asap dan konsentrasi polutan. Hasil dari HYSPLIT digabungkan menjadi dataset menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Interpolasi data meteorologi bertujuan menentukan data meteorologi di seluruh wilayah Provinsi Riau. Interpolasi menggunakan metode Ordinary Co-Kriging interpolation pada atribut meteorologi yaitu temperatur, kelembaban, curah hujan dan kecepatan angin sebagai variabel primer dan citra elevasi sebagai variabel sekunder. Dataset dari trajectory dan polutan kemudian digabungkan dengan hasil interpolasi data meteorologi dan digunakan untuk membangun model prediksi terhadap konsentrasi polutan CO dan CO2 menggunakan algoritme SVR. Penelitian ini menghasilkan prediksi model menggunakan parameter gamma terbaik bernilai 0.5 dengan kernel Radial Basis Function. Model prediksi menghasilkan nilai RMSE konsentrasi polutan CO adalah 0.00411492 dan CO2 yaitu 0.006697431. Nilai koefisien korelasi berganda CO dan CO2 masing masing sebesar 0.65912721 dan 0.61351676. Sehingga berdasarkan hasil yang didapatkan, model yang digunakan memiliki performa yang cukup baik untuk memprediksi konsentrasi polutan CO dan CO2.
Keyword: data mining, kabut asap, konsentrasi polutan, lahan gambut, support vector regression

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: