Judul: Penggunaan Elman Recurrent Neural Network dalam Peramalan Suhu Udara sebagai Faktor yang Mempengaruhi Kebakaran Hutan
Abstrak: Recent forest and land wildfires in Indonesia not only cause to the ecosystem lost but also economical lost as well as health and polution effect. On the other hand, fire weather is concerned to be an important aspects for fire occurrences. Fire weather directly affects fuel temperature, which accelerating its easiness to be burnt. Thus, it is important to clarify the effects of air temperature to forest fire incidence. A statistical analysis and forecasting for air temperature is used to predict the future air temperature condition. In this research we use Elman Recurrent Neural Network (ERNN) to predict the temperature for a few days ahead, then the result of this prediction will be compared by using ARIMA (Ramdani, 2011). In this research we use the air temperature data of 2001- 2004 which implemented using MATLAB. The best result in this research is one day ahead prediction with RMSE 0.51 and MAPE 1.55%. ERNN gave the better performance with MAPE (ERNN) 1.55% and MAPE (ARIMA) 3.11% (Ramdani, 2011).
Keyword: 

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: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: