Judul: Characterization of Global Indicator  Regression Model on The Joint Pattern of Hotspot Distribution and Climate  Indicator Prediction in Kalimantan
Abstrak: Fenomena global seperti El Nino Southern Oscillation (ENSO) dan Indian Ocean Dipole (IOD) dapat meningkatkan risiko kebakaran hutan dan lahan (Karhutla). Salah satu indikator yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi Karhutla adalah hotspot. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model regresi indikator global terhadap pola bersama sebaran hotspot dan prediksi indikator iklim dan menganalisis pengaruh fenomena ENSO dan IOD terhadap hotspot di Kalimantan dengan menggunakan data bulanan dari 2001-2020. Metode optimasi digunakan untuk memaksimalkan koefisien determinasi model, sedangkan Principal Component Regression (PCR) digunakan untuk membuat model regresi. Model prediksi yang dihasilkan dapat digunakan untuk memprediksi hotspot pada bulan berikutnya menggunakan informasi masing-masing indikator dalam 2 bulan terakhir. Validasi model menggunakan 3 tahun data sebagai testing set dan 17 tahun sebagai training set menghasilkan model regresi yang memberikan koefisien determinasi lebih dari 0,5 pada data testing sebesar 31,58%. Kontribusi tertinggi terhadap parahnya musim kemarau dan jumlah hotspot di Kalimantan dipengaruhi oleh fenomena ENSO yang disusul dengan IOD., Global phenomena such as the El Nino Southern Oscillation (ENSO) and the Indian Ocean Dipole (IOD) can increase the risk of forest and land fires (Karhutla). One indicator that can be used to identify forest and land fires is a hotspot. This study aims to develop a global indicator regression model on the joint pattern of hotspot distribution and climate indicator prediction and analyze ENSO and IOD phenomena on hotspots in Kalimantan using monthly data from 2001-2020. The optimization method is employed to maximize the coefficient of model determination and the Principal Component Regression (PCR) is employed to create a regression model. The result of this study can be applied to predict hotspots in the following month using the information of each indicator in the last 2 months. The model validation using 3 years of data as a testing set and 17 years as a training set produces a regression model that provides a coefficient of determination of more than 0,5 on the testing data of 31,58%. The highest contribution to the severity of the dry season and the number of hotspots in Kalimantan is influenced by the ENSO phenomenon followed by IOD.
Keyword: ENSO, Hotspot, IOD, PCR, Rainfall

Judul: Pengembangan Model Prediksi Jumlah Hotspot di Kalimantan dengan Pendekatan Bayes menggunakan Indikator Iklim Lokal, ENSO, dan IOD
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan (karhutla) di Indonesia merupakan salah satu bencana alam yang terjadi secara berulang setiap tahunnya. Faktor pendorong tingkat keparahan karhutla dapat dibagi menjadi dua faktor yakni iklim lokal dan global. Kendati karhutla terjadi hampir setiap tahun yang dipengaruhi oleh iklim lokalnya, kemunculan El Niño yaitu fase hangat El Niño Southern Oscillation (ENSO) serta Indian Ocean Dipole (IOD) positif baik secara individu atau bersama-sama dapat meningkatkan skala fenomena karhutla secara signifikan, khususnya di wilayah Kalimantan yang merupakan lungs of the world. Intensitas fenomena ENSO/IOD ekstrem berpotensi meningkatkan ENSO/IOD ekstrem di masa yang akan datang sebagai dampak perubahan iklim global. Hal tersebut berdasarkan tren perubahan fenomena ENSO/IOD yang menyebabkan ENSO/IOD ekstrem lebih sering terjadi dalam beberapa dekade terakhir sehingga diperlukan adanya suatu sistem peringatan dini karhutla yang baik. Pengembangan model prediksi karhutla di masa depan dapat meningkatkan kualitas sistem peringatan dini karhutla. Terdapat dua jenis pengembangan model prediksi, yakni model deterministik dan probabilistik. Model probabilistik memprediksi kejadian dengan mempertimbangkan adanya pengaruh acak variabel sehingga model prediksi probabilistik dapat memberikan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan model deterministik. Salah satu pendekatan untuk mengembangkan model prediksi probabilistik adalah pendekatan Bayes. Pendekatan Bayes dapat menjadi alternatif untuk meningkatkan inferensi menjadi lebih baik dengan menggabungan dua pengetahuan yakni pengetahuan saat ini (posterior) dan sebelumnya (prior). Berdasarkan uraian di atas, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi jumlah hotspot dengan pendekatan Bayes di wilayah Kalimantan menggunakan indikator iklim, antara lain Hari Tanpa Hujan (HTH), curah hujan, IOD, dan ENSO. Penelitian ini juga bertujuan untuk menganalisis pengaruh fenomena iklim global terhadap performa model prediksi serta menentukan tahun yang direkomendasikan sebagai inisiasi model (prior) dan mengembangkan model (posterior) menggunakan pendekatan Bayes. Model prediksi probabilistik yang diusulkan diharapkan mampu meningkatkan performa prediksi fenomena karhutla sehingga dapat membantu pemerintah dalam mempersiapkan penanggulangan kejadian karhutla khususnya di wilayah Kalimantan. Penelitian ini diawali dengan mendefinisikan area rentan karhutla di pulau Kalimantan. Area tersebut didefinisikan berdasarkan jumlah hotspot lebih dari sepuluh hotspot setiap bulan selama musim kemarau. Hari tanpa hujan diboboti dengan fungsi logistik menggunakan indeks Nino3.4 dan DMI sehingga diperoleh hari tanpa hujan relatif terhadap fenomena ENSO dan IOD. Pengembangan model prediksi jumlah hotspot di wilayah Kalimantan dalam penelitian ini menggunakan konsep Bayes yang membutuhkan suatu informasi baru untuk memperbarui pengetahuan agar hasil prediksi akurat. Dalam penelitian ini, model prior yang digunakan merujuk pada model prediksi berbasis regresi. Koefisien regresi diperoleh menggunakan metode Principal Model Analysis (PMA). Hasil prediksi mengeluarkan nilai error serta koefisien regresi yang memiliki sebaran normal. Dalam penelitian ini, distribusi prior yang digunakan adalah sebaran dari nilai error dan koefisien regresi yang diperoleh dari model prior. Selanjutnya, distribusi posterior diperoleh melalui pendekatan Bayes menggunakan Bayesian Linear Model (BLM) dengan memanfaatkan distribusi prior yang telah diperoleh sebelumnya. Distribusi prior tersebut diestimasi menggunakan nilai β yang dihasilkan dari metode PMA. Selanjutnya, distribusi posterior dapat diperoleh dari nilai ekspektasi pada distribusi β dengan pengetahuan yang telah diperbarui tersebut. Pada penelitian ini, tahun prior yang digunakan diperoleh dengan menguji performa tahun 2000 – 2020 untuk memprediksi jumlah hotspot yang terjadi pada tahun 1997 – 2000 (tahun testing). Selanjutnya, tahun training diuji menggunakan
Keyword: Prediction, Probabilistic, Bayesian,, Wildfires, Hotspot

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: