Judul: Prediction Concentration Model of Pollutants  Using LSTM and Facebook Prophet
Abstrak: Hutan adalah salah satu aspek alam yang penting bagi kehidupan. Bencana kebakaran hutan dan lahan (karhutla) masih sering terjadi di berbagai negara, tak terkecuali di Indonesia. Bencana karhutla di Indonesia menimbulkan berbagai dampak negatif, salah satunya adalah bencana kabut asap. Bencana kabut asap di Indonesia menarik perhatian dunia karena asap karhutla dari Indonesia mencapai negara-negara tetangga seperti Malaysia dan Singapura. Bencana kabut asap tersebut dapat menimbulkan dampak langsung pada kesehatan manusia, khususnya saluran pernapasan. Kabut asap yang dihasilkan karhutla mengandung sejumlah gas dan partikel kimia yang berbahaya bagi pernapasan seperti karbon monoksida (CO), karbon dioksida (CO2), nitrogen oksida (NO), ozon (O3), sulfur dioksida (SO2), dan lainnya. Partikel CO dan CO2 adalah partikel kimia yang komposisinya paling banyak diakibatkan oleh karhutla. Salah satu upaya untuk meminimalisir dampak dari bencana kabut asap adalah dengan mengetahui arah sebaran kabut asapnya dan menganalisis nilai konsentrasi polutan pada kabut asap. Model konsentrasi polutan telah dibuat pada penelitian sebelumnya, namun dari hasil evaluasi modelnya belum terlalu baik karena nilai RMSE-nya masih cukup besar dan nilai koefisien korelasinya masih rendah sehingga model belum mampu mengikuti pola fluktuasi data aktualnya. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi konsentrasi CO dan CO2 akibat karhutla dengan menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM) dan Facebook’s Prophet. Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan yaitu praproses data, pembagian data, pembuatan model dengan beberapa skenario, dan evaluasi model. Penelitian ini berhasil meningkatkan performa dari model prediksi konsentrasi polutan dari penelitian sebelumnya. Model prediksi CO terbaik berhasil dibangun dengan metode Facebook’s Prophet dan memperoleh nilai koefisien korelasi sebesar 0,616 dan nilai RMSE sebesar 0,014. Model prediksi CO2 terbaik berhasil dibangun dengan metode Facebook’s Prophet dan memperoleh nilai koefisien korelasi terbaik sebesar 0,689 dan nilai RMSE sebesar 1,648. Performa model dari setiap skenario sangat dipengaruhi oleh adanya outlier pada dataset. Dalam penelitian ini model prediksi terbaik untuk konsentrasi CO dan CO2 diperoleh dengan menggunakan metode Facebook’s Prophet dan menggunakan dataset dari Maret 2019 – Desember 2019.
Keyword: CO dan CO2, Facebook’s prophet, Kabut Asap, Long short-term memory,, Prediksi

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: Reproduksi Ikan "Shirogisu" Sillago japonica (Temminck dan Schlegel) di Perairan Teluk Omura, Nagasaki, Jepang
Abstrak: Ikan S. japonica pertama kali matang gonad pada ukuran kelas panjang 185 - 198 mm dan frekuensi terbesar pada ikan jantan pada selang kelas rata-rata 220 mm (100 %) dan ikan betina pada selang kelas rata-rata 234 mm (100 %). Melalui histologi gonad ikan betina, pada TKG II terdapat sel oogonia dimana sel telur belum matang (perinucleolus) yaitu inti sel mulai membesar dan membran sel yang tebal. Pada TKG III, sel telur berkembang menjadi oocyte primer dan kemudian menjadi oocyte sekunder dimana sel telur telah matang (ripe eggs), butiran kuning telur telah terbentuk dan membran sel mulai menipis. Pada TKG IV, sel telur berkembang menjadi ootid, dimana terjadinya penyatuan butiran kuning telur yang menuju salah satu kutub anima (Fusion of yolk globule) dan terdapat membran sel yang menipis pada sel telur yang matang (Oolema of ripe eggs). Pada TKG V, sel telur berkembang menjadi ovum yang akan dikeluarkan pada saat pemijahan, mulai berkurangnya ootid dan terdapat folikel yang kosong. Sedangkan pada testes ikan jantan, TKG I ditunjukkan adanya sel spermatogonia yang berada di dalam kantung tubulus seminifer. Pada TKG I1 sel berkembang menjadi sel spermatogonia. Pada TKG III sel spermatogonia berkembang menjadi spermatocytes primer dimana terjadi pembelahan sel secara miosis (pembelahan pertama) dan kemudian berkembang menjadi spermatocytes sekunder dimana terjadi pembelahan sel yang kedua. Pada TKG IV sel spermatocytes berkembang menjadi sel spermatid, dan pada TKG V sel spermatid herkembang menjadi spermatozoa yang akan dikeluarkan pada saat pemijahan.
Keyword: