Judul: Klasifikasi Tingkat Kerawanan Kebakaran Hutan dan Lahan menggunakan Algoritme Naïve Bayes di Pulang Pisau, Kalimantan Tengah
Abstrak: Kebakaran hutan atau lahan di Indonesia umumnya disebabkan oleh kegiatan manusia, baik disengaja atau akibat kelalaian, sedangkan sisanya adalah karena faktor alam. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi berdasarkan faktor spasial dan faktor sosial ekonomi untuk mengetahui tingkat kerawanan kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Pulang Pisau, Provinsi Kalimantan Tengah. Pemodelan klasifikasi ini menggunakan algoritme Naïve Bayes dengan dataset titik panas periode 2013 sampai 2015 dan data potensi desa tahun 2014. Penelitian ini menggunakan 9 faktor yang dapat mempengaruhi kebakaran hutan dan lahan, yaitu jenis tutupan lahan, jarak terhadap sungai, jarak terhadap jalan, jarak terhadap pusat desa, tipe gambut, kedalaman gambut, mata pencaharian, jumlah sekolah, dan penggunaan lahan. Penelitian ini membagi faktor kelas menjadi 5 kelas dan menghasilkan akurasi rata-rata untuk data uji sebesar 71.02%. Beberapa faktor spasial pada pemodelan Naïve Bayes menunjukkan bahwa semakin jauhnya jarak sungai maka tingkat kerawanan kebakaran hutan dan lahan cenderung sangat tinggi sekali. Semakin jauhnya jarak jalan maka tingkat kerawanan kebakaran hutan dan lahan cenderung rendah sedangkan untuk jarak pusat desa yang jauh maka semakin rendah tingkat kerawanan kebakaran hutan dan lahan.
Keyword: kebakaran hutan, klasifikasi, naïve bayes, tingkat kerawanan, titik panas

Judul: Klasifikasi Kemunculan Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Dan Kalimantan Menggunakan Algoritme Naive Bayes
Abstrak: Dampak kebakaran hutan di lahan gambut lebih berbahaya dibandingkan pada lahan kering, karena selain terbakarnya vegetasi di permukaan, lapisan serasah dan meterial gambut ikut terbakar sehingga menghasilkan karbon (CO2) ke atmosfer. Hal ini akan berdampak buruk pada kesehatan manusia, peningkatan gas emisi rumah kaca, dan kegiatan perekonomian masyarakat. Salah satu indikator terjadinya kebakaran hutan adalah titik panas. Penelitian ini menggunakan salah satu teknik data mining yaitu klasifikasi untuk memodelkan kemunculan titik panas pada lahan gambut di Sumatera dan Kalimantan. Permodelan klasifikasi ini dilakukan pada dataset titik panas periode 2001 sampai 2015 dan data lahan gambut menggunakan algoritme Naive Bayes. Karakteristik lahan gambut yang akan dianalisis terdiri dari lahan gambut, kedalaman gambut, dan tutupan lahan. Akurasi tertinggi dari model klasifikasi kemunculan titik panas pada lahan gambut pada dataset tahun 2006 untuk Kalimantan dan dataset tahun 2014 untuk Sumatera adalah sebesar 100%. Model klasifikasi dapat digunakan untuk memprediksi kemunculan titik panas di masa yang akan datang sehingga dapat membantu dalam mencegah kebakaran hutan dan lahan.
Keyword: kebakaran hutan, klasifikasi,, naive bayes, titik panas

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: