Judul: Model Prediksi Deret Waktu Titik Panas dengan Memperhatikan Faktor Iklim dan ENSO Menggunakan Metode LSTM-RNN
Abstrak: Provinsi Sumatera Selatan merupakan salah satu provinsi dengan tingkat kebakaran hutan dan lahan yang cukup parah. Hal ini berdasarkan data Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK) yang menyatakan bahwa luas kebakaran hutan tahun 2017 sebesar 3.625 Ha, 2018 sebesar 16.226 Ha. 2019 sebesar 336.789 Ha. Kemudian provinsi ini pernah tercatat sebagai provinsi dengan persentase karhutla tertinggi se Indonesia karena dari tahun 2015 sampai 2019 luas lahan yang terbakar telah mencapai 29,55%. Hal ini merupakan salah satu permasalahan serius karena karhutla memiliki banyak dampak negatif. Karhutla dapat terjadi karena kemunculan titik panas secara terus menerus pada suatu wilayah Penyebab utama kemunculan titik panas adalah kesengajaan manusia membakar hutan dan lahan. Faktor iklim khususnya curah hujan mempengaruhi titik panas karena kemunculan titik panas cenderung terjadi pada musim kemarau. Faktor ENSO seperti SST Nina 3,4 dan SOI secara tidak langsung titik panas karena ENSO menyebabkan terjadinya El-Nino dan La-Nina. Saat terjadi El-Nino maka intensitas curah hujan menjadi lebih sedikit dari kondisi normal dan membuat musim kemarau menjadi lebih panjang. Kemunculan titik panas di Provinsi Sumatera Selatan lebih dipengaruhi oleh curah hujan dibandingkan dengan SST Nino 3.4 dan SOI. Hasil uji korelasi terhadap data penelitian menunjukan bahwa korelasi antara curah hujan dan titik panas sebesar -0,3766. Hasil ini memiliki makna curah hujan dengan titik panas berbanding terbalik, artinya jika curah hujan semakin rendah maka jumlah titik panas semakin meningkat. Selanjutnya curah hujan mempengaruhi titik panas di Provinsi Sumatera Selatan sebesar 37,66%. Hasil uji korelasi antara SST Nino 3.4 dengan titik panas sebesar 0,2994 dan SOI dengan titik panas sebesar -0,2732. Hasil ini memiliki makna SST Nino 3.4 berbanding lurus dengan titik panas sedangkan SOI berbanding terbalik dengan titik panas. Jika SST Nino 3.4 mempengaruhi titik panas sebesar 29% sementara SOI mempengaruhi titik panas sebesar 27%. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model prediksi titik panas di Provinsi Sumatera Selatan dengan memperhatikan faktor curah hujan dan ENSO menggunakan metode LSTM- RNN. Pembuatan model prediksi titik panas dilakukan sebanyak tiga kali percobaan. Pertama model prediksi hanya memperhatikan kemunculan titik panas, kedua model prediksi dengan memperhatikan faktor curah hujan dan ketiga model prediksi yang memperhatikan ENSO. Hasil percobaan pertama dijadikan sebagai dasar acuan performa model prediksi. Kemudian penelitian ini akan membandingkan percobaan pertama dengan kedua dan membandingkan percobaan pertama dengan ketiga. Hal ini sengaja dilakukan untuk mengetahui apakah curah hujan lebih mempengaruhi titik panas di Provinsi Sumatera Selatan atau SST Nino dan SOI lebih mempengaruhi titik panas di Provinsi Sumatera Selatan. ...
Keyword: Foresnt and land fires, enso, hotspots, lstm-rnn, lime series

Judul: Prediksi Temporal untuk Kemunculan Titik Panas di Kabupaten Rokan Hilir Riau Menggunakan Long Short Term Memory RNN
Abstrak: Kebakaran hutan merupakan salah satu penyebab menurunnya jumlah hutan yang menghasilkan emisi partikel tinggi yang dapat membahayakan kesehatan manusia. Penurunan jumlah hutan di Indonesia mencapai angka ±4.5 juta Ha atau sekitar 1.13 juta Ha per tahun. Berdasarkan hasil pemantauan NOAA pada tahun 2003, Provinsi Riau memiliki 55% titik panas dari seluruh titik panas yang ada di wilayah Sumatera. Salah satu cara untuk mengurangi penurunan jumlah hutan adalah dengan memprediksi kemunculan titik panas. Penelitian ini membangun sebuah model untuk memprediksi kemunculan titik panas di Kabupaten Rokan Hilir Provinsi Riau dengan menggunakan Long short term memory recurrent neural network (LSTM RNN). LSTM RNN merupakan salah satu metode peramalan yang dapat digunakan untuk memprediksi kemunculan titik panas dengan mempelajari pola data latih yang berasal dari data yang berbentuk deret waktu. Hasil dari pembelajaran LSTM RNN ini baik dalam memprediksi nilai aktual, namun tidak cukup baik pada nilai yang sangat tinggi. Hasil pembelajaran menggunakan LSTM RNN dengan arsitektur berdasarkan plot autokorelasi parsial untuk menentukan node lapisan masukan mendapatkan nilai korelasi sebesar 0.99 dan RMSE sebesar 88.54.
Keyword: autokorelasi parsial, data deret waktu, LSTM RNN, model prediksi, titik panas

Judul: Case Study of Gallbladder Mucocele and Treatment Used In Small Animals
Abstrak: Gallbladder mucocele (GM) is defined as distention of the gallbladder caused by an inappropriate accumulation or deposition of high concentrations of bile. The purpose of this case study is to study GM conditions in small animals and to report the clinical sign and characteristics of GM through the sonogram interpretation and blood chemistry test evaluation, and studies related to the therapy given and other treatments recommended. A 14-year-old Toy Poodle dog has been diagnosed with severe GM and cholecystitis. No pain signs were shown during the physical examination as asymptomatic is a common characteristic in the early stage of biliary related diseases. In this study Abdominal ultrasonography interpretation and blood chemistry evaluation was conducted in 2021-2022 and analyzed as a secondary data source. Ultrasonography results showed presence of hyperechoic, immobile deposits in gallbladder accompanied by wall thickening and enlarged in size, followed by a significant increase in the enzyme alkaline phosphatase (ALP). This study has summarized mainly the diagnosis and treatments of GM in small animals and suitable alternatives treatments were recommended to encounter the GM conditions in small animals. The effectiveness of combined therapy shows the positive impact on the patient, the condition of GM has been under control.
Keyword: ultrasound, gallbladder, biliary sludge, abdominal ultrasonography