Judul: Optimasi Aturan Asosiasi Multidimensi Menggunakan Algoritme Genetika Untuk Klasifikasi Kemunculan Titik Panas
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan adalah suatu permasalahan yang serius di Indonesia. Indikasi kebakaran hutan dan lahan dapat diketahui melalui titik panas yang terdeteksi di suatu lokasi tertentu pada saat tertentu. Titik panas adalah satu piksel daerah yang memiliki suhu tinggi dibandingkan dengan daerah sekitar yang tertangkap oleh sensor satelit. Salah satu upaya pencegahan kebakaran hutan ialah mengetahui karakteristik wilayah terjadinya titik panas dengan menggunakan data mining. Penambangan aturan asosiasi merupakan salah satu metode data mining yang menghasilkan aturan yang bervariasi. Aturan (rule) yang dihasilkan memerlukan suatu algoritme untuk menemukan kemungkinan-kemungkinan dalam mencapai solusi yang optimal. Salah satu solusi optimal yang dapat diterapkan ialah menerapkan metode algoritme genetika. Algoritme genetika menawarkan banyak manfaat dalam berbagai pemecahan masalah optimasi. Penelitian ini menerapkan algoritme genetika untuk membantu mengoptimasi sejumlah aturan asosiasi yang telah ditambang. Melalui algoritme genetika aturan asosiasi multidimensi diekstrak untuk menghasilkan aturan asosiasi yang menarik dari dataset yang bersifat kategori. Aturan dibangkitkan secara sekaligus dan menyeluruh untuk menghasilkan kombinasi yang bervariasi dari aturan asosiasi multidimensi yang dihasilkan secara otomatis. Dari sejumlah aturan yang dihasilkan tersebut kemudian dianalisis untuk mengetahui karakteristik wilayah yang memiliki potensi terjadinya titik panas. Penelitian ini terdiri atas 3 (tiga) tahap yaitu optimasi aturan asosiasi multidimensi menggunakan algoritme genetika, klasifikasi kemunculan titik panas dengan menggunakan algoritme CPAR (Classification Based on Predictive Association Rules) di mana aturan diklasifikasi ke dalam 2 kelas yaitu kelas yang terdapat titik panas dan kelas yang tidak terdapat titik panas. Tahap terakhir adalah evaluasi aturan di mana dilakukan terhadap fitur-fitur spasial yang terdapat dalam aturan. Optimasi dalam algoritme genetika dilakukan melalui tahapan: skema pengkodean, evaluasi fitness, seleksi, pindah silang, mutasi. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini ialah jumlah aturan dapat dikurangi. Jumlah aturan yang dihasilkan yaitu sebanyak 121 pada generasi ke-300 hingga mencapai 108 aturan pada generasi ke-50. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa daerah yang berpotensi timbulnya titik panas yang terdapat pada generasi ke-50 ditemukan pada daerah yang memiliki curah hujan lebih besar dari atau sama dengan 3 mm per hari dan yang memiliki temperatur pada interval 297 Kelvin hingga 298 Kelvin dengan laplace akurasi sebesar 0.76. Pada generasi 150 ditemukan daerah yang memiliki temperatur yaitu pada interval 297 Kelvin hingga 298 Kelvin dengan laplace akurasi sebesar 0.57. Pada generasi 300 ditemukan pada daerah yang memiliki kecepatan angin yaitu pada interval 1 m s-1 hingga 2 m s-1 dengan laplace akurasi sebesar 0.70.
Keyword: algortime apriori, algoritme CPAR, algoritme genetika, aturan asosiasi multidimensi, titik panas

Judul: Multidimensional association rules mining untuk data kebakaran hutan menggunakan algoritme fp-growth dan eclat
Abstrak: Bencana kebakaran hutan dan lahan merupakan permasalahan serius yang harus dihadapi bangsa indonesia khususnya provinsi riau. Salah satu upaya pencegahan kebakaran hutan yaitu dengan mempelajari pola keterkaitan antar kejadian titik panas (hotspot) dengan karakteristik objek geografis terdekat titik panas. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode aturan asosiasi multidimensi dengan algoritme frequent pattern growth (fp-growth) dan algoritme equivalence class transformation (eclat) untuk menentukan pola keterkaitan antara kemunculan titik panas dan faktor-faktor pendukungnya. Sebagai bahan penentuan faktor kemunculan titik panas penelitian ini menggunakan minimum support 30% dan minimum confidence 80% dengan variabel target yaitu terjadinya titik panas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hubungan yang kuat antara terjadinya titik panas dan pengaruh faktor yang ditemukan dengan support terbesar 44.49%, confidence 100%, dan lift 1.02. Titik panas terjadi umumnya pada daerah yang memiliki curah hujan lebih besar atau sama dengan 3 mm/hari.
Keyword: eclat, fp-growth, hotspot, multidimensional association rules

Judul: Buprenorphine and Fischer-344 Rats Post-operative Stress Levels: Impact on Serum Corticosterone Levels.
Abstrak: The use of laboratory animals in experiment often requires surgical operations. Post-operative condition often associated with pain and stress. Preemptive analgesia and post operative treatment with buprenorphine can reduce post operative pain and stress and prevent prolonged pain. Therefore, the aim of the present study was to test the hypothesis that pre operative treatment of buprenorphine reduces stress and suppresses the pre-operative serum corticosterone levels in Fischer 344 rats. A total of 14 adult male Fischer 344 (F344/Sca) rats permanently catheterized in artery carotis communis were used. During 94 hour post-operatively the blood sample was collected at specific time point using Accusampler®, an automated blood sampling. Corticosterone levels were quantified with ELISA method using sheep polyclonal antibody to corticosterone. Buprenorphine is effective as pre-emptive analgesia in F344 strain. However the dose is higher than what has been reported in Sprague Dawley strain. Buprenorphine 1.0 mg/kg significantly suppressed serum corticosterone levels immediately after rats regain consciousness. Rats in buprenorphine 1.0 mg/kg group were protected from post operative body weight loss and reduced water intake compare to control, nutella, and buprenorphine 0.4 mg/kg group. Quantification of fecal corticosteroid metabolites failed to detect stress in present study.
Keyword: