Judul: Model Klasifikasi Sekuens Titik Panas Berdasarkan Tipe dan Kedalaman Gambut di Sumatra Menggunakan Algoritme C5.0.
Abstrak: Salah satu pencegahan untuk menangani masalah kebakaran hutan yaitu dengan memprediksi kejadian kebakaran hutan. Hal ini dilakukan dengan cara memprediksi titik panas sebagai indikator kebakaran hutan. Titik panas yang muncul secara berurutan selama 2 sampai 5 hari dapat menjadi indikator kuat kebakaran hutan dan lahan. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi kemunculan titik panas dalam pola sekuens di lahan gambut Sumatra tahun 2014 dan 2015. Algoritme yang digunakan dalam proses klasifikasi adalah C5.0 dengan menerapkan model klasifikasi tree dan rule-based. Nilai akurasi dari model klasifikasi pohon keputusan dan model berbasis aturan pada tahun 2014 berturutturut adalah 83.07% dan 80.60%. Nilai akurasi dari model klasifikasi pohon keputusan dan model berbasis aturan pada tahun 2015 berturut-turut adalah 75.32% dan 75.12%. Atribut yang muncul dari hasil model klasifikasi titik panas, yaitu kedalaman lahan gambut, jenis kegunaan tutupan lahan gambut, dan tipe lahan gambut. Titik panas dalam sekuens kemungkinan besar terjadi pada lahan gambut yaitu yang memiliki karakteristik tipe hemik, saprik, atau fibrik; kedalaman gambut dangkal, sedang, atau dalam, dan bisa terjadi di berbagai jenis tutupan lahan gambut.
Keyword: C5.0, klasifikasi, karakteristik, kebakaran hutan, titik panas

Judul: Model Klasifikasi Sekuens Titik Panas Berdasarkan Tipe dan Kedalaman Gambut di Sumatra Menggunakan Algoritme C5.0.
Abstrak: dengan memprediksi kejadian kebakaran hutan. Hal ini dilakukan dengan cara memprediksi titik panas sebagai indikator kebakaran hutan. Titik panas yang muncul secara berurutan selama 2 sampai 5 hari dapat menjadi indikator kuat kebakaran hutan dan lahan. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi kemunculan titik panas dalam pola sekuens di lahan gambut Sumatra tahun 2014 dan 2015. Algoritme yang digunakan dalam proses klasifikasi adalah C5.0 dengan menerapkan model klasifikasi tree dan rule-based. Nilai akurasi dari model klasifikasi pohon keputusan dan model berbasis aturan pada tahun 2014 berturutturut adalah 83.07% dan 80.60%. Nilai akurasi dari model klasifikasi pohon keputusan dan model berbasis aturan pada tahun 2015 berturut-turut adalah 75.32% dan 75.12%. Atribut yang muncul dari hasil model klasifikasi titik panas, yaitu kedalaman lahan gambut, jenis kegunaan tutupan lahan gambut, dan tipe lahan gambut. Titik panas dalam sekuens kemungkinan besar terjadi pada lahan gambut yaitu yang memiliki karakteristik tipe hemik, saprik, atau fibrik; kedalaman gambut dangkal, sedang, atau dalam, dan bisa terjadi di berbagai jenis tutupan lahan gambut.
Keyword: C5.0, klasifikasi, karakteristik, kebakaran hutan, 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: