Judul: Analysis of VAE-LSTM Performance in Detecting Anomalies in Average Daily Temperature Data in Jakarta 2000-2023
Abstrak: Perubahan iklim terjadi di seluruh dunia, sehingga kondisi iklim global menjadi perhatian utama. Di daerah perkotaan yang padat penduduknya seperti Jakarta, tidak mungkin untuk menghindari dampak dari perubahan iklim, terutama perubahan suhu udara harian. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang canggih dan efisien untuk menemukan inkonsistensi dalam data suhu udara harian untuk memberikan informasi penting bagi perencanaan kota yang berkelanjutan dan upaya untuk mengurangi risiko. Penelitian ini akan menggabungkan dua pendekatan inovatif untuk deteksi anomali hibrida. Metode ini menggabungkan metode generatif dan dapat mengekstrak fitur yang kompleks, seperti variational autoencoder (VAE), bersama dengan kemampuan pengkodean temporal dari long-short-term memory RNN (LSTM). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data suhu udara harian rata-rata di Jakarta. Data yang digunakan adalah data harian selama periode April 2000 hingga Desember 2023. Ambang batas yang digunakan untuk mendeteksi anomali adalah 229,5 dan menghasilkan performa yang sangat baik, yaitu F1-Score 0,985, Recall 1,000, dan Precision 0,971. model VAE-LSTM mampu mengidentifikasi semua tanggal dengan anomali suhu yang signifikan, termasuk 21 Januari 2014, 22 Februari 2014, 12 November 2014, dan 9 Februari 2015. Anomali tersebut termasuk ke dalam kategori anomali titik dan kontekstual., Climate change is happening all over the world, so global climate conditions are a major concern. In densely populated urban areas such a Jakarta, it is impossible to avoid the impacts of climate change, particularly the daily changes in air temperature. Therefore, a sophisticated and efficient approach is needed to find inconsistencies in daily air temperature data to provide critical information for sustainable urban planning and efforts to reduce risks. This research will combine two innovative approaches for hybrid anomaly detection. The method combines generative methods and can extract complex features, such as variational autoencoder (VAE), along with the temporal coding capabilities of long-short-term memory RNN (LSTM). The data used in this study is the average daily air temperature data in Jakarta. The data used is daily data for the period April 2000 to December 2023. The threshold used to detect anomalies was 229,5 and resulted in excellent performance, namely F1-Score 0.985, Recall 1.000, and Precision 0.971. The VAE-LSTM model was able to identify all dates with significant temperature anomalies, including January 21, 2014, February 22, 2014, November 12, 2014, and February 9, 2015. The anomalies fall into the categories of point and contextual anomalies.
Keyword: Air Temperature, deep learning, LSTM, anomaly detection, VAE

Judul: Analysis of 144 Years of Rainfall and Air Temperature Conditions and their Association with Climate Variability in Central Jakarta
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi perubahan tren suhu udara dan pola curah hujan, serta mengkaji pengaruh variabilitas iklim terhadap fluktuasi curah hujan dan suhu udara di wilayah Jakarta Pusat selama 144 tahun (1876-2019). Data ini dianalisis menggunakan metode analisis tren, analisis distribusi probabilitas, analisis spektral, dan korelasi curah hujan dan suhu udara dengan indeks El-Nino Southern Oscillation (ENSO), Indian Ocean Dipole (IOD), dan Pacific Decadal Oscillation (PDO). Curah hujan, suhu minimum, suhu rata-rata, dan suhu maksimum mengalami kenaikan dengan laju kenaikan masing-masing sebesar 1,7747 mm/tahun, 0,0161oC/tahun atau 2,4oC, 0,0179oC/tahun atau 2,6oC, dan 0,0208oC/tahun atau 3,0oC selama 144 tahun. Analisis spektral menunjukkan bahwa variabilitas tertinggi curah hujan musim panas berada pada periode 17 bulan, sedangkan musim dingin berada pada periode 22 bulan. Suhu rata-rata dan suhu maksimum musim panas variabilitas tertinggi berada pada periode 83 bulan, sedangkan musim dingin, pada periode 31 bulan dan 83 bulan. ENSO dan curah hujan berkorelasi positif, sedangkan ENSO dan suhu udara berkorelasi negatif. IOD dan curah hujan berkorelasi positif hanya pada musim dingin, sedangkan IOD dengan suhu udara berkorelasi positif pada setiap musim. PDO tidak memiliki hubungan signifikan dengan curah hujan dan suhu udara hampir pada setiap musimnya. Penelitian ini menunjukkan bahwa terjadi peningkatan tren curah hujan dan suhu udara selama 144 tahun (1876-2019)., This study aims to identify changes in air temperature trends and rainfall patterns, and to examine the influence of climate variability on fluctuations in rainfall and air temperature in the Central Jakarta area for 144 years (1876-2019). This data was analyzed using the methods of trend analysis, probability distribution analysis, spectral analysis, and correlation in rainfall and air temperature with the El-Nino Southern Oscillation (ENSO), Indian Ocean Dipole (IOD), and Pacific Decadal Oscillation (PDO) indices. Rainfall, minimum temperature, average temperature, and maximum temperature increased with an increased rate of 1,7747 mm/year, 0,0161oC/year or 2,4oC, 0,0179oC/year or 2,6oC, and 0,0208oC/year or 3,0oC over 144 years, respectively. Spectral analysis shows that the highest variability of summer rainfall is in the 17 months period, while winter is in the 22 months period. The highest variability of summer mean and maximum temperatures are in the 83 months, while the winter is in the 31-month and 83-month periods. ENSO and rainfall are positively correlated, while ENSO and air temperature are negatively correlated. IOD and rainfall are positively correlated only in winter, while IOD and air temperature are positively correlated every season. PDO has no significant relationship with rainfall and air temperature almost every season. This study shows an increasing precipitation and air temperature trend over 144 years (1876-2019).
Keyword: Air Temperature, ENSO, IOD, PDO, Rainfall

Judul: Natural Pearlescent Pigment Dari Kristal Guanin Sisik Ikan Bandeng (Chanos Chanos)
Abstrak: Pearlescent pigment yang dikenal dengan nama pearl essence atau fish silver merupakan pigmen berwarna keperakan yang memiliki kenampakan seperti mutiara. Natural pearlescent pigment diperoleh dari sisik ikan dengan kandungan guanin 75-97%, dan kini mulai banyak digunakan pada industri personal care dan produk kosmetika. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan teknologi ekstraksi natural pearlescent pigment dan karakteristik kualitatif kristal guanin pada sisik ikan bandeng (Chanos chanos). Perlakuan dalam penelitian ini meliputi ekstraksi menggunakan air deionisasi dengan sisik yang dibekukan terlebih dahulu, air deionisasi 10 οC, dimetil sulfoksida 15%, dan 25% (v/v). Hasil spektrum absorbansi UV-Vis menunjukkan kristal guanin merupakan pigmen berwarna putih berdasarkan serapan pada panjang gelombang 200-800 nm. Hasil terbaik diperoleh pada ekstraksi menggunakan air deionisasi dengan sisik beku nilai kristalinitas 68,4%, serapan gugus amina pada 3410 cm-1 dan gugus amida pada1681 cm-1, puncak intensitas 2θ pada sudut 27,7° yang menunjukan identitas dari kristal guanin anhidrat. Tingkat kandungan guanin sebesar 0,0455 ± 0,0033 g (0,46%).
Keyword: Dimetil sulfoksida, guanin, kosmetik, kristalinitas, pearlescent pigment