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: The Time Varying Distribution Analysis for Rainfall and Air Temperature Data in Jakarta on Future Climate Change
Abstrak: Indonesia rentan terhadap perubahan iklim (curah hujan dan suhu udara) yang dapat meningkatkan peluang bencana klimatis. Analisis risiko yang terorganisir merupakan rencana strategi untuk meminimalisir dampak yang terjadi. Tujuan penelitian ini adalah mengestimasi parameter time varying distribution untuk distribusi normal, Generalized Extreme Value (GEV), dan lognormal menggunakan algoritma fminsearch dan MLE pada data curah hujan dan suhu udara di Jakarta, serta memvisualisasikan dan menganalisis time varying distribution terbaik. Metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) digunakan untuk estimasi parameter distribusi stasioner. Algoritma fminsearch digunakan untuk estimasi parameter distribusi stasioner dan tak-stasioner. Nilai selisih tertinggi dari hasil parameter distribusi stasioner dari kedua metode adalah 5.3768 mm untuk data curah hujan dan 0.2670, Indonesia is vulnerable to climate changes (in term of rainfall and air temperature) which can increase the chances of climactic disasters. An organized risk analysis is a strategic plan to minimize the impact of the climate changes. The purpose of this study is to estimate the time varying distribution parameters for normal, Generalized Extreme Value (GEV), and lognormal distributions using fminsearch and MLE algorithms on rainfall and air temperature data in Jakarta, as well as to visualize and analyze the best time varying distribution. The Maximum Likelihood Estimation (MLE) method is used to estimate stationary distribution parameters. The fminsearch algorithm is used to estimate stationary and non-stationary distribution parameters. The highest difference value of the stationary distribution parameter results of the two methods was 5.3768 mm for rainfall data and 0.2670
Keyword: Air Temperature, rainfall, Fminsearh Algorithm, Maximum Likelihood Estimation, Parameter Estimation

Judul: Pelumas Aktif Dengan Bahan Dasar Minyak Ikan Dan Aditif Znochitosan Particle.
Abstrak: Pelumas memiliki peranan penting dalam meminimalkan fungsi keausan pada sistem mekanik. Synthetic liquids, minyak nabati (biolubricant) serta berbagai aditif telah banyak digunakan. Karakteristik minyak ikan dan sifat fungsional chitosan yang dapat berperan sebagai aditif, merupakan peluang dalam pengembangan pelumas baru yang ramah lingkungan. Tujuan penelitian adalah melakukan pembuatan dan karakterisasi pelumas aktif dengan bahan dasar minyak ikan dan aditif partikel ZnO-chitosan. Minyak dasar pelumas dibuat melalui reaksi epoksidasi minyak ikan dengan karakteristik bilangan oksiran (4,74±0,09) %, bilangan iod (49,91±1,9) gI2/100g, bilangan peroksida (59,33±3,05) meq/kg, dan asam lemak bebas (11,07± 0,10) %. Kombinasi aditif ZnO 0,5% dengan partikel chitosan 0,5% memberikan pengaruh terhadap pelumas minyak ikan dengan karakteristik terbaik, berupa scar diameter (1,16±0,04) mm, viskositas kinematik pada suhu 40°C (66,50±0,35) mm2/s dan korosi bilah tembaga grade 1A.
Keyword: Chitosan, minyak ikan, pelumas, ZnO