Judul: Model Prediksi Untuk Frekuensi Kemunculan Titik Panas Bulanan di Ogan Komering Ilir Menggunakan Support Vector Regression (SVR).
Abstrak: Kebakaran hutan di Indonesia merupakan salah satu permasalahan yang terus-menerus terjadi dan menjadi tantangan bagi negara serta dunia. Salah satu provinsi yang sering terdeteksi adanya titik panas yaitu di Sumatra Selatan khususnya kabupaten Ogan Komering Ilir yang memiliki 376 titik api pada tahun 2015. Kebakaran hutan dan lahan yang terjadi di kabupaten Ogan Komering Ilir disebabkan oleh aktivitas manusia, selain itu terdapat faktor pendukung terjadinya kebakaran hutan salah satunya adalah kondisi iklim. Kondisi iklim terutama pada periode dimana curah hujannya rendah merupakan salah satu pendorong terjadinya kebakaran. Penelitian ini membuat model prediksi frekuensi kemunculan titik panas menggunakan variabel penduga. Kesimpulan yang didapat dalam penelitian ini adalah Support Vector Regression dapat diterapkan untuk membuat model prediksi munculnya titik panas bulanan daerah Ogan Komering Ilir. Model ini menghasilkan rata-rata korelasi dari nilai k=10 adalah 0.592 dan rata-rata RMSE sebesar 388.741. Korelasi rata-rata yang dihasilkan memiliki hubungan yang cukup.
Keyword: kebakaran hutan, kabupaten Ogan Komering Ilir, support vector regression, titik panas, variabel penduga.

Judul: Model Prediksi Jumlah Kemunculan Titik Panas di Kabupaten Rokan Hilir Menggunakan Elman Recurrent Neural Network
Abstrak: Kebakaran hutan adalah salah satu penyebab gangguan penurunan hutan di Indonesia. Kebakaran hutan dan lahan pada tahun 2013 menjadi kebakaran terbesar di Provinsi Riau, terutama di kabupaten Rokan Hilir. Kebakaran hutan dapat terjadi karena dua faktor utama, yaitu faktor alam dan manusia Faktor alam terjadinya kebakaran seperti kondisi cuaca dan iklim, dan faktor yang disebabkan oleh manusia contohnya pembukaan lahan. Pembukaan lahan menyebabkan munculnya titik panas. Dari fakta tersebut diperlukan cara untuk mengantisipasi adanya kebakaran hutan di wilayah Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pemodelan data pada kemunculan titik panas dengan pola pembelajaran menggunakan Elman Recurrent Neural Network (ERNN). Metode yang digunakan dalam penelitian ini dengan membangun arsitektur berdasarkan plot PACF untuk menentukan node lapisan masukan pada data titik panas serta menggunakan data iklim seperti data curah hujan CRU, data iklim SOI dan data iklim SST Nino 3.4. Model yang dihasilkan pada tahun 2013 memiliki nilai korelasi sebesar 0.951 dan nilai RMSE sebesar 437.603. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ERNN baik dalam memprediksi pola kemunculan titik panas pada bulan yang memiliki nilai aktual yang relatif konstan.
Keyword: ERNN, kebakaran hutan, titik panas

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: