Judul: Klasifikasi Kemunculan Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Dan Kalimantan Menggunakan Algoritme K-Nearest Neighbor
Abstrak: Data kemunculan titik panas dianalisis menggunakan metode dalam data mining, yaitu K-Nearest Neighbor (KNN). KNN merupakan metode untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan data training yang terletak paling dekat dengan objek terdekat. Data yang digunakan adalah data titik panas untuk periode 2001-2014 dan data lahan gambut dari tahun 1990-2002. Hasil penelitian menunjukkan bahwa KNN dapat digunakan untuk mengklasifikasikan kemunculan titik panas di Sumatera dan Kalimantan. Akurasi tertinggi hasil klasifikasi pada dataset di Sumatera adalah 97,04% pada tahun 2007 dengan jumlah tetangga (k) adalah 1. Akurasi tertinggi hasil klasifikasi pada dataset di Kalimantan adalah 100% pada tahun 2001, 2003, 2007, dan 2011 dengan (k) adalah 1. Selain itu pada tahun 2005, akurasi tertinggi hasil klasifikasi pada dataset Kalimantan adalah 100% dengan (k) adalah 1 dan (k) adalah 3. Akurasi rata-rata hasil klasifikasi pada dataset di Sumatera adalah 94.14% dan pada dataset di Kalimantan adalah 97.67%. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa algoritme KNN dapat digunakan untuk memprediksi kemunculan titik panas pada lahan gambut di Sumatera dan Kalimantan.
Keyword: kebakaran hutan, klasifikasi, k-Nearest Neighbor, titik panas

Judul: Klasifikasi Kemunculan Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Dan Kalimantan Menggunakan Algoritme Random Forest
Abstrak: Pengelolaan lahan gambut dengan menanam jenis tanaman yang tidak sesuai dengan karakteristik lahan gambut serta kebakaran menyebabkan lahan gambut mengalami degradasi. Titik panas merupakan suatu indikator kebakaran hutan dan lahan,meskipun tidak semua titik panas mengindikasikan kebakaran. Kemungkinan kemunculan titik panas dapat diprediksi berdasarkan karakteristik lahan gambut. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi dari kemunculan titik panas pada lahan gambut di Sumatera dan Kalimantan pada periode 2001 sampai 2014 menggunakan algoritme Random Forest. Algoritme ini merupakan pengembangan dari Classification and Regression Tree (CART). Penerapan algoritme Random Forest pada dataset menghasilkan akurasi rata-rata model klasifikasi tahun 2001 untuk dataset Sumatera sebesar 87.40% dan 72.50% untuk dataset Kalimantan. Model klasifikasi terbaik diterapkan pada data baru tahun 2015. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa 60.80% data titik panas di Sumatera diklasifikasikan benar dan 39.13% data titik panas di Kalimantan diklasifikasikan benar.
Keyword: klasifikasi model prediksi, random forest, 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: