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 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: Pemurnian dan karakterisasi protein inhibitor RNA helikase virus hepatitis C
Abstrak: Hepatitis C virus (HCV) infection is the second most common chronic viral infection in the world with global prevalence. This infection is contribution to chronic hepatitis and liver cirrhosis, often leading to hepatocellular carcinoma. There is no effective drug and vaccine available against HCV. The current standard treatment, a combination of pegylated interferon-α with ribavirin, is limited by its suboptimal response rate in a significant patient population, side effects, and affordability. Therefore, development of effective drug is needed. One approach to find out the candidate of antiviral drug is to discover the inhibitor of enzyme that essential for virus replication, such as RNA helicase. Streptomyces chartreusis 5-095 produce the inhibitor of HCV RNA helicase. The aim of this study was to purify the protein inhibitor which has inhibition activity against ATPase activity of RNA helicase HCV from S. chartreusis 5-095. The supernatant of culture S. chartreusis 5-095 exhibited high inhibiton activity against ATPase activity of RNA helicase HCV (approximately 72%) at 10 days of incubation. The extracellular protein inhibitor was partially purified by procedures of precipitation with ammonium sulfate to 65% saturation and gel filtration (Sephadex G50) using methanol water solution (4:6) as an eluen. The purity of protein inhibitor was monitored by SDS PAGE. The protein inhibitor showed a relative molecular mass were estimated to be 14 kDa and increased the purity 23,08 fold than those of the crude protein. The specific activity and IC50 after purification were 13,1338 U/mg and 0,0767 mg/mL, respectively. The activity of purified protein inhibitor showed its stability over pH range from 5-8 and optimum at pH 7,4. The inhibition activity showed its stability up to 70% at temperature 100 oC. The purified protein inhibitor relatively stable its activity at storage in the range of -20 oC to room temperature for 35 days.
Keyword: