Judul: Pola Kolokasi Berbasis Poligon Pada Titik Panas Dan Tutupan Lahan Gambut Di Rokan Hilir, Provinsi Riau
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara dengan lahan gambut tropika terluas di dunia yang sebagian besar tersebar di Sumatera, Kalimantan, dan Papua. Provinsi Riau merupakan wilayah dengan penyebaran lahan gambut terluas di Sumatera. Di sisi lain, Riau juga merupakan salah satu wilayah yang memiliki kemunculan titik panas tertinggi di Indonesia. Lahan gambut yang memiliki sifat irreversible drying rentan terhadap kebakaran jika berada dalam kondisi yang kering. Pendekatan spatial co-location pattern dapat diterapkan untuk mengetahui tipe dan karakteristik gambut yang rentan terhadap kebakaran karena banyaknya titik panas di sekitar lahan gambut tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menerapkan pendekatan polygon based co-location pattern mining terhadap data titik panas yang direpresentasikan dalam bentuk titik dan data lahan gambut yang direpresentasikan dalam bentuk poligon serta menganalisis pola kolokasi yang dihasilkan. Dengan mengetahui tipe gambut yang berkolokasi dengan titik panas maka tipe dan karakteristik gambut yang berkaitan erat dengan dengan tingginya kemunculan titik panas di sekitarnya juga dapat diketahui. Informasi tersebut dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk pengambilan keputusan manajerial berkaitan dengan pencegahan kebakaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tipe gambut “hemists/saprists (60/40) sedang”,“hemists/saprists (60/40) sangat dalam”, dan “saprists/mineral (90/10) sedang” adalah tipe gambut yang membentuk kolokasi dengan titik panas secara signifikan pada tahun 2001 sampai 2012. Sepanjang tahun 2001 sampai 2012, kemunculan titik panas tertinggi berada di sekitar tipe gambut “hemists/saprists (60/40) sedang” yang didominasi oleh tutupan hutan rawa gambut dengan kedalaman 100 cm sampai 200 cm, “hemists/saprists (60/40) sangat dalam” yang didominasi oleh tutupan hutan rawa gambut dengan kedalaman > 400 cm serta “saprists/mineral (90/10) sedang” yang didominasi oleh tutupan hutan rawa gambut dengan kedalaman 100 cm sampai 200 cm.
Keyword: co-location pattern mining, lahan gambut, pola kolokasi berbasis poligon, titik panas

Judul: Clustering Data Spasial Titik Panas Dengan Kendala Jalan Dan Sungai Di Lahan Gambut Riau
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan di Indonesia mengalami peningkatan setiap tahunnya, dari 2 612,09 Ha pada tahun 2011 menjadi sebesar 44 411,36 Ha pada tahun 2014. Salah satu wilayah yang sering mengalami kebakaran hutan dan lahan, adalah wilayah Riau. Teknik data mining dapat diterapkan untuk menangani serta menganalisa data persebaran titik panas berukuran besar. Penelitian ini menerapkan algoritme CPO-WCC (Clustering in Presence of Obstacles with Computed number of cells) yang merupakan algoritme yang mempertimbangkan kondisi sebenarnya di lingkungan. Dengan memperhatikan jalan dan sungai sebagai hambatannya. Data yang digunakan adalah data titik panas di Provinsi Riau tahun 2014 serta data jalan dan sungai di provinsi Riau. Penelitian ini dilakukan dalam lima tahap. Tahap pertama adalah praproses data titik panas, tahap kedua clustering data titik panas menggunakan algoritme CPO-WCC, dan algoritme DBSCAN. Tahap ketiga adalah evaluasi hasil clustering dari masing-masing algoritme. Tahap keempat adalah melakukan analisa cluster dari kedua algoritme dengan berdasarkan karakteristik fisikal dari lahan gambut. Pada tahapan kelima dilakukan analisa cluster dari kedua algoritme berdasarkan karakteristik data cuaca, serta data sosial ekonomi. Hasil pengujian menunjukan bahwa hasil cluster dari algoritme CPOWCC dan DBSCAN menghasilkan jumlah cluster yang berbeda. Pada cluster terpadat hasil algoritme CPO-WCC, persebaran titik panas terbesar terdapat pada tipe lahan gambut Hemists/Saprists (60/40) dengan tipe kedalaman gambut sangat dalam (> 400 cm) dengan tipe gambut D4 (> 400 cm), dan terletak pada area hutan rawa. Berdasarkan hasil clustering menggunakan algoritme DBSCAN, persebaran titik panas dari cluster terpadat terletak pada tipe lahan gambut Saprists/Hemists (60/40) dengan kedalaman sangat dalam (> 400 cm) dengan tipe gambut D4 (> 400 cm) pada areal lahan gambut hutan rawa. Hasil pengujian berdasarkan data cuaca menunjukan bahwa pada cluster terpadat hasil dari algoritme CPO-WCC, titik panas terbesar pada bulan Maret. Sedangkan pada cluster terpadat hasil dari algoritme DBSCAN persebaran titik panas terbesar terjadi pada Februari. Hasil pengujian berdasarkan data sosial ekonomi menunjukkan bahwa titik panas terbesar pada daerah dengan pendapatan penduduk yang bersumber pada bidang pertanian. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat bermanfaat bagi instansi terkait dalam pengambilan keputusan dalam penanganan kebakaran hutan dan lahan
Keyword: algoritme CPO-WCC, algoritme DBSCAN, clustering, titik panas

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: