Judul: Soil Moisture Prediction Model for Early Warning of Forest and Peatland Fires Using Machine Learning
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan (karhutla) merupakan masalah serius di Indonesia. Salah satu daerah rawan karhutla adalah Kabupaten Ogan Komering Ilir (OKI), Sumatera Selatan, yang memiliki luas lahan gambut terbesar di provinsi tersebut. Lahan gambut terdiri dari bahan organik yang terakumulasi selama ribuan tahun, memainkan peran penting dalam regulasi iklim, biodiversitas, dan penyimpanan karbon. Kekeringan pada lahan gambut meningkatkan risiko karhutla karena material organik yang kering mudah terbakar. Kebakaran di lahan gambut masih bisa terjadi pada kadar air kurang dari 100 %. Studi sebelumnya telah menunjukkan bahwa kadar air yang rendah meningkatkan risiko kebakaran. Oleh karena itu, pengukuran dan pemantauan kadar air di lahan gambut merupakan langkah awal peringatan dini karhutla. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model prediksi kadar air sebagai indikator karhutla di lahan gambut menggunakan algoritma Random Forest Regressor (RFR) dan Support Vector Regression (SVR). Penelitian ini juga mencakup pembuatan kelas kerawanan karhutla dan peta kerawanan berdasarkan hasil prediksi, serta mengevaluasi pemetaan kerawanan karhutla menggunakan data hotspot. Data yang digunakan untuk membuat model prediksi kadar air yaitu kadar air, curah hujan, temperatur mulai dari 01 Agustus 2019 sampai 31 Desember 2023, serta data kematangan dan ketebalan gambut dari peta lahan gambut tahun 2019. Tahapan penelitian meliputi praproses data, pembagian data, pembangunan model prediksi, evaluasi model, dan pemetaan. Penelitian ini telah berhasil membuat model prediksi kadar air menggunakan algoritma RFR dan SVR. Model terbaik untuk prediksi kadar air dengan RFR memiliki konfigurasi jumlah pohon sebanyak 185, kedalaman pohon maksimum 30, tidak ada batasan fitur yang dipertimbangkan setiap kali membagi pohon, jumlah minimal sampel pada daun 1, dan jumlah minimal sampel yang dibutuhkan untuk membagi node 2. Model RFR memiliki nilai R² 0,914, MAPE 0,969, MAE 0,0081, MSE 0,0007 dan RMSE 0,0271. Model terbaik SVR menggunakan kernel radial basis function, nilai regulasi 4, nilai epsilon 0,01, dan gamma 600, dengan nilai R² 0,878, MAPE 1,882%, MAE 0,0162, MSE 0,0011, dan RMSE 0,0330. Dari kedua model yang digunakan, model RFR lebih unggul daripada SVR. Hasil prediksi dari RFR divisualisasikan dalam bentuk peta kerawanan dan dievaluasi dengan menggunakan data hotspot. Peta kerawanan menunjukan luas masing masing kelas kerawanan yaitu Rawan Tinggi: 2.000 km², Rawan Sedang: 2.300 km², dan Rawan Rendah: 1.400 km². Penelitian ini tidak hanya berhasil mengembangkan model prediksi kadar air yang efektif tetapi juga menghasilkan peta kerawanan karhutla, yang menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan sistem peringatan dini karhutla., Forest and land fires are serious issues in Indonesia. One of the fire prone area is Ogan Komering Ilir (OKI) Regency, South Sumatra, which has the largest peatland area in the province. Peatland, composed of organic material accumulated over thousands of years, plays a crucial role in climate regulation, biodiversity, and carbon storage. The dryness of peatland increases the risk of fires as the dry organic material is highly flammable. Fires can still occur in peatland with soil moisture below 100%. Previous studies have shown that low soil moisture increase fire risk. Therefore, measuring and monitoring soil moisture in peatland are essential steps for early warning of forest and land fires. This research aims to develop a soil moisture prediction model as an indicator of
Keyword: hotspot, Support Vector Regression, peta kerawanan, random forest regressor

Judul: Development of a Prediction Model for Potential Forest and Land Fires using Machine Learning Algorithms Based on Patrol Data
Abstrak: Indonesia mempunyai luas hutan sebesar 120 juta hektar atau 64% dari luas daratannya. Meski demikian, faktanya hutan Indonesia terus mengalami deforestasi. Angka laju deforetasi Indonesia tertinggi terjadi tahun 2018-2019 (844,72 ha/tahun). Sekitar 57% deforestasi Indonesia diakibatkan oleh perubahan penutupan hutan. Salah satu faktornya adalah terjadinya kebakaran hutan dan lahan (karhutla). Upaya pengendalian karhutla dilakukan dengan pembangunan Sistem Informasi Patroli Pencegahan (SIPP) Karhutla untuk patroli terpadu. Namun, data patroli hanya digunakan untuk observasi dan analisis spasial sederhana dalam modul spasial. Data patroli belum digunakan untuk analisis pencegahan karhutla lebih lanjut. Sebagai langkah mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan membangun model prediksi potensi karhutla menggunakan algoritma SVM, Random Forest dan XGBoost berdasarkan data patroli. Kemudian dilakukan perbandingan kinerja model prediksi SVM, Random Forest dan XGBoost dalam prediksi potensi karhutla untuk mendapatkan model prediksi terbaik. Tahapan penelitian dimulai dengan pengumpulan data dan eksplorasi data. Praproses data terdiri dari identifikasi dan penanganan outlier serta missing value, transformasi data dan penanganan ketidakseimbangan kelas data. Kemudian dilakukan tahapan pembagian data dan k-fold cross validation. Pembangunan model prediksi menggunakan algoritma SVM, Random Forest dan XGBoost. Setelah itu, dilakukan hyperparameter tuning, pengujian model dan evaluasi model. Tahap akhir yaitu perbandingan model dan visualisasi hasil prediksi model terbaik. Penelitian ini berhasil membangun model prediksi potensi karhutla menggunakan algoritma SVM, Random Forest, dan XGBoost berdasarkan data patroli SIPP karhutla. Model prediksi dibangun melalui tahap praproses data menggunakan metode Synthetic Minority Oversampling Technique and Edited Nearest Neighbor (SMOTE-ENN) yang berhasil menangani ketidakseimbangan kelas data. Kemudian, metode Random Search berhasil mendapatkan kombinasi hyperparameter terbaik untuk optimasi model prediksi. Performa model prediksi dilihat dari akurasi setelah optimasi model, yaitu SVM-linier (79,65%), SVM-polynomial (76,82%), SVM-rbf (76,75%), SVM- sigmoid (33,82%), Random Forest (94,95%) dan model XGBoost (95,55%). Oleh karena itu, model prediksi terbaik adalah XGBoost (95,55%) untuk prediksi potensi karhutla di Sumatera dan Kalimantan. Model XGBoost dapat mengungguli model prediksi lainnya karena penggunaan teknik boosting yang meningkatkan performa model dengan cara mengurangi selisih antara data aktual dan hasil prediksi. Hasil analisis korelasi menunjukkan variabel prediktor dengan korelasi tertinggi terhadap hasil prediksi pada model XGBoost adalah kondisi vegetasi kering, dengan tingkat korelasi (10,69%). Selain itu, faktor iklim dan lingkungan juga mempengaruhi hasil prediksi penelitian ini, sehingga hasilnya dapat berbeda di wilayah yang berbeda., Indonesia has a forest area of 120 million hectares, or 64% of its land area. However, the fact is that Indonesia's forests continue to experience deforestation. Indonesia's highest deforestation rate occurred in 2018-2019 (844.72 ha/year). Around 57% of Indonesia's deforestation was caused by changes in forest cover. One of the factors is the occurrence of forest and land fires (karhutla). Efforts to control forest and land fires are carried out with the development of the Karhutla Prevention Patrol Information System (SIPP) for integrated patrols. However, patrol data is only used for observation and simple spatial analysis in the spatial module. Patrol data has yet to be used for further study of forest and land fire prevention. To overcome these problems, this research aims to build a prediction model of forest and land fire potential using SVM, Random Forest, and XGBoost algorithms based on patrol data.
Keyword: kebakaran hutan dan lahan, prediksi, random forest, Support Vector Machines (SVM), XGBoost, forest and land fire, prediction

Judul: Sintesis Paduan Ti-6Al-4Nb sebagai Matrial Implan Pengganti Komponen Tibial
Abstrak: Synthesis of Ti-6Al-4Nb alloy was done by melting using Tri Arc Melting Furnace. Each sample was remelted five times to ensure the homogenity. Aluminum and niobium addition were expected to stabilize α phase and β phase until the αβ-titanium alloy was resulted. Yet based on the experiment, it was α-titanium alloy resulted. α-titanium alloy was a Hexagonal Close Packed (HCP) crystalline structure which would be cracked if deformation non-uniaxial happens. The presence of oxygen in pure titanium significantly increased the hardness of titanium. The addition of aluminum was also able to increase the hardness of titanium alloy because aluminum more stabilize the α phase in the α-titanium alloy. The corrosion ressistance of titanium could be increased by adding aluminum and niobium. Titanium coating with HA/chitosan composite was also proved in decreasing the corrosion rate because it barried direct interaction between titanium alloy and corrotion solution.
Keyword: