Judul: Deteksi pencilan data titik panas di Provinsi Riau menggunakan algoritme DBSCAN
Abstrak: Indonesia adalah negara kepulauan terbesar yang memiliki masalah kebakaran hutan yang cukup serius. Titik panas atau hotspot adalah indikator kebakaran hutan yang mendeteksi suatu lokasi yang memiliki suhu relatif lebih tinggi dibandingkan suhu di sekitarnya. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk pencegahan adalah dengan mengetahui keberadaan pencilan titik panas. Penelitian ini mendeteksi pencilan titik panas di Provinsi Riau menggunakan algoritme DBSCAN untuk mengetahui persebaran berdasarkan wilayah dan waktunya. Dari hasil clustering menggunakan algoritme DBSCAN dari tahun 2001 hingga 2012 didapatkan kemunculan pencilan terbanyak yaitu pada tahun 2005. Jumlah pencilan titik panas tersebut mencapai 1241 titik dan sum of square error (SSE) sebesar 0.084. Pencilan titik panas tersebut tersebar di 11 kabupaten/kota dan 136 kecamatan. Pada tahun 2005 penyebaran wilayah pencilan titik panas terbanyak di Kabupaten Rokan Hulu dengan jumlah pencilan titik panas mencapai 186 titik. Kemunculan terbanyak pencilan titik panas pada tahun 2005, yaitu pada bulan Agustus, dengan total mencapai 355 titik. Kemunculan terbanyak pada bulan Agustus tersebut terjadi di wilayah Kabupaten Rokan Hulu yang mencapai 97 titik kemunculan.
Keyword: clustering, DBSCAN, Forest fire, Outlier, Hotspot, Algoritme DBSCAN, Frekwensi kemunculan titik api

Judul: Deteksi pencilan titik panas Provinsi Riau menggunakan algoritme local outlier factor
Abstrak: Kebakaran hutan terjadi di Indonesia setiap tahun. Pada tahun 2013 di Provinsi Riau terdeteksi 15040 titik panas. Pada tahun berikutnya (2014) meningkat menjadi 21361 titik panas. Salah satu upaya untuk pencegahan kebakaran hutan ialah dengan mendeteksi pencilan dari data titik panas. Penelitian deteksi pencilan yang sudah dilakukan yaitu menggunakan algoritme clustering K-means, K-medoids, dan DBSCAN. Ketiga penelitian tersebut hanya mendeteksi pencilan global, belum mendeteksi pencilan lokal. Pencilan lokal memiliki nilai dalam kisaran normal bila dibandingkan dengan nilai pada dataset, tetapi bila dilihat melalui tetangganya, pencilan tersebut memiliki nilai yang menyimpang. Local outlier factor (LOF) adalah salah satu algoritme yang dapat mendeteksi pencilan lokal. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi pencilan lokal pada data titik panas menggunakan algoritme LOF. Data yang digunakan ialah titik panas Provinsi Riau tahun 2001 sampai tahun 2014 dengan jumlah titik panas tertinggi terjadi pada tahun 2005 dan 2014 yaitu sejumlah 11463 dan 11381 titik panas. Pencilan yang dideteksi menggunakan parameter jumlah tetangga k=2. Pencilan yang terdeteksi pada tahun 2005 dan 2014 adalah 1241 dan 189 titik. Pada tahun 2005 pencilan terbanyak berada pada Kota Dumai yaitu 288 pencilan sedangkan pada tahun 2014 jumlah pencilan terbanyak berada pada Kabupaten Bengkalis sebanyak 33 pencilan.
Keyword: forest fires, hotspot, local outlier factor, outlier

Judul: Optimization of Alginate-Chitosan Microcapsules Formation for Leydig Cells Encapsulation
Abstrak: Hypogonadism is a clinical condition characterized by low concentrations of testosterone. It is caused by malfunction of Leydig cells in producing testosterone. Encapsulation method will protect the transplanted cells from the immune system rejection. The aims of this study was to optimize the formation of microcapsules for Leydig cells encapsulation. The microcapsules were made of alginate and chitosan as the first and the second coating agents, respectively. The result showed that the minimum concentration of alginate was 1.5% (w/v) with a viscosity of 33.8 cPs, resulted spherical microcapsules with diameters of 230-270 µm. The optimum concentration of chitosan as the second coating agent was 0.5% (w/v), resulted spherical microcapsule with mechanical stability in 4 hours. Leydig cells can be trapped inside the capsule with a density that proportional with concentration of cells used in the encapsulation.
Keyword: