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: Model Spasial untuk Prediksi Konsentrasi Polutan Kabut Asap Kebakaran Lahan Gambut Menggunakan Support Vector Regression.
Abstrak: Kabut asap dari kebakaran lahan gambut mengandung berbagai macam polutan seperti CO dan CO2. Polutan tersebut dapat berimplikasi buruk pada kesehatan masyarakat sekitar peristiwa itu terjadi yang berupa Infeksi Saluran Pernafasan Atas (ISPA). Penelitian ini bertujuan untuk membuat model spasial untuk prediksi konsentrasi polutan kabut asap yang berupa CO dan CO2 dari kebakaran lahan gambut di Sumatra tahun 2015. Model spasial dibentuk menggunakan algoritme support vector regression (SVR) dengan kernel radial basis function (RBF) dengan melihat konsentrasi polutan dari beberapa titik tetangga. Parameter tuning dilakukan untuk mendapatkan nilai parameter paling optimal dari SVR. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model spasial prediksi konsentrasi CO terbaik didapatkan pada gamma dengan nilai 5 yang menghasilkan root mean squared error (RMSE) dan nilai koefisien korelasi sebesar 1.294736×10-8 dan 0.6268868. Model spasial prediksi konsentrasi CO2 terbaik dibentuk pada gamma dengan nilai 10 yang menghasilkan RMSE dan nilai koefisien korelasi sebesar 9.843717×10-8 dan 0.6058418. Hasil prediksi dari model yang dibentuk telah dapat mengikuti pola nilai aktual konsentrasi polutan.
Keyword: CO, CO2, kabut asap, model spasial, support vector regression

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: