Judul: Analysis of Publication Documents on CO and CO2 Emission Levels Using the Text Mining Approach
Abstrak: Indonesia adalah negara beriklim tropis yang memiliki luas hutan 125,817 juta ha. Pada tahun 2016 hingga 2021, kebakaran hutan dan lahan (karhutla) di Indonesia mencapai 3,239 juta ha. Karhutla menimbulkan kabut asap yang memengaruhi aktivitas manusia seperti menyebabkan terjadinya infeksi saluran pernapasan akut (ISPA). Karhutla juga mempengaruhi perubahan iklim global sebagai akibat efek rumah kaca. Salah satu upaya meminimalkan dampak kabut asap adalah dengan mengetahui arah kabut asap serta konsentrasi kabut asap dengan membuat model prediksi sebaran trajectory pada aplikasi Haze Trajectory. Konstanta emission rate CO dan CO2 pada aplikasi Haze Trajectory perlu disesuaikan dengan pengkajian literatur yang membahas koefisien, konstanta, maupun konsentrasi emisi CO dan CO2 agar dapat memberi informasi hasil simulasi yang lebih baik. Kajian literatur dilakukan pada 158 artikel yang dikumpulkan dengan kata pencarian carbon dioxide emission rate, carbon monoxide emission rate, CO CO2 emission rate, dan Indonesia emission rate. Artikel yang dikumpulkan merupakan artikel jurnal maupun konferensi yang dipublikasikan pada tahun 2012 hingga 2022. Kumpulan artikel literatur dianalisis dalam bentuk tabulasi untuk mendapatkan informasi nama jurnal, tahun, area studi, konstanta emission rate, dan sebagainya. Kumpulan artikel literatur diekstraksi dengan pendekatan text mining. Clustering hasil ekstraksi dilakukan dengan beberapa metode, yaitu Bisecting K-Means, Regular K-Means, dan UPGMA Clustering. Setiap metode memiliki silhouette score dan jumlah cluster yang berbeda. Bisecting K-Means memiliki silhouette score 0,383 dengan jumlah cluster sebanyak 4. Regular K-Means memiliki 7 cluster dengan silhouette score 0,372. UPGMA Clustering memiliki silhouette score 0,352 dengan 6 cluster. Hasil clustering dievaluasi dan dikomparasi antar metode serta kemudian dianalisis dan dikaitkan dengan tabulasi informasi kumpulan artikel literatur. Analisis hasil clustering memperlihatkan beberapa konstanta emission rate yang berbeda. Penelitian ini mendapatkan konstanta emission rate dengan nilai 0,007488 t/year atau 0,000855 kg/jam CO di Indonesia dan 0,01 t/year hingga 36,575 Mt/year atau 0,0011 hingga 4.175.228,311 kg/jam CO2. Konstanta tersebut akan digunakan dalam aplikasi Haze Trajectory.
Keyword: CO dan CO2, emission rate, forest and land fires, haze, Haze Trajectory

Judul: Model Prediksi Temporal Polutan CO dan CO2 Menggunakan Long Short Term Memory.
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan (karhutla) di Indonesia menyebabkan polusi kabut asap di kawasan Asia Tenggara. Hal ini mengakibatkan kualitas udara di sekitar lokasi karhutla menjadi tiga kali lipat dari tingkat berbahaya untuk kesehatan hingga melampaui angka 1000 pada Indeks Standar Polutan (ISP). Penelitian ini bertujuan untuk membuat model prediksi data konsentrasi CO dan CO2 dari karhutla dengan metode Long Short Term Memory Recurrent Neural Network. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data hasil simulasi HYSPLIT dengan input data titik panas Sumatra pada tahun 2019 dan data meteorologi pada tahun 2019. Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahapan yaitu pengumpulan data, seleksi data titik panas, simulasi dispersi, penggabungan data, praproses data, pembagian data, pembuatan model prediksi konsentrasi polutan CO dan CO2, dan evaluasi model dengan RMSE dan R. Penelitian ini menghasilkan model prediksi polutan CO yang memiliki nilai R dan RMSE terbaik sebesar 0.156977610 dan 2.882038 × 10-8. Sedangkan untuk model prediksi polutan CO2 memiliki nilai R dan RMSE terbaik sebesar 0.6164270 dan 1.815969 × 10-6., long short term memory recurrent neural network, prediksi.
Keyword: haze trajectory pattern mining, kabut asap, kebakaran hutan dan lahan, long short term memory recurrent neural network, prediksi

Judul: Case Study of Gallbladder Mucocele and Treatment Used In Small Animals
Abstrak: Gallbladder mucocele (GM) is defined as distention of the gallbladder caused by an inappropriate accumulation or deposition of high concentrations of bile. The purpose of this case study is to study GM conditions in small animals and to report the clinical sign and characteristics of GM through the sonogram interpretation and blood chemistry test evaluation, and studies related to the therapy given and other treatments recommended. A 14-year-old Toy Poodle dog has been diagnosed with severe GM and cholecystitis. No pain signs were shown during the physical examination as asymptomatic is a common characteristic in the early stage of biliary related diseases. In this study Abdominal ultrasonography interpretation and blood chemistry evaluation was conducted in 2021-2022 and analyzed as a secondary data source. Ultrasonography results showed presence of hyperechoic, immobile deposits in gallbladder accompanied by wall thickening and enlarged in size, followed by a significant increase in the enzyme alkaline phosphatase (ALP). This study has summarized mainly the diagnosis and treatments of GM in small animals and suitable alternatives treatments were recommended to encounter the GM conditions in small animals. The effectiveness of combined therapy shows the positive impact on the patient, the condition of GM has been under control.
Keyword: ultrasound, gallbladder, biliary sludge, abdominal ultrasonography