Judul: Multidimensional association rules mining untuk data kebakaran hutan menggunakan algoritme fp-growth dan eclat
Abstrak: Bencana kebakaran hutan dan lahan merupakan permasalahan serius yang harus dihadapi bangsa indonesia khususnya provinsi riau. Salah satu upaya pencegahan kebakaran hutan yaitu dengan mempelajari pola keterkaitan antar kejadian titik panas (hotspot) dengan karakteristik objek geografis terdekat titik panas. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode aturan asosiasi multidimensi dengan algoritme frequent pattern growth (fp-growth) dan algoritme equivalence class transformation (eclat) untuk menentukan pola keterkaitan antara kemunculan titik panas dan faktor-faktor pendukungnya. Sebagai bahan penentuan faktor kemunculan titik panas penelitian ini menggunakan minimum support 30% dan minimum confidence 80% dengan variabel target yaitu terjadinya titik panas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hubungan yang kuat antara terjadinya titik panas dan pengaruh faktor yang ditemukan dengan support terbesar 44.49%, confidence 100%, dan lift 1.02. Titik panas terjadi umumnya pada daerah yang memiliki curah hujan lebih besar atau sama dengan 3 mm/hari.
Keyword: eclat, fp-growth, hotspot, multidimensional association rules

Judul: Spatio-Temporal Sequential Pattern Mining Untuk Deteksi Dini Kebakaran Pada Lahan Gambut Di Provinsi Riau
Abstrak: Kegiatan penyiapan lahan sering dilakukan dengan pembakaran yang tidak terkendali sering menyebabkan kebakaran sehingga menimbulkan dampak yang sangat merugikan. Oleh karena itu, perlu dilakukan deteksi dini kebakaran terutama di lahan gambut. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis pola sequential titik panas di lahan gambut provinsi Riau menggunakan algoritme Douglas-Peucker dan konsep substring tree structure. Penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat untuk membantu memprediksi kemunculan titik panas pada lahan gambut di provinsi Riau dan melakukan deteksi dini (early detection system) kebakaran lahan gambut agar penyebaran kebakaran dapat diminimalkan. Penelitian ini terdiri dari beberapa tahap utama yaitu praproses data, pembentukan singular frequent pattern dengan algoritme Douglas-Peucker, pembentukan frequent sequential pattern dengan konsep substring tree structure, dan identitifkasi titik panas yang menjadi indikator kuat kebakaran lahan gambut. Penelitian dilakukan pada data titik panas yang diperoleh dari FIRMS untuk tahun 2000-2015, meskipun pembahasan difokuskan pada data tahun 2014 dan 2015. Penelitian menghasilkan tiga jenis pola sequential yaitu pola sequential tanggal, hari, dan lokasi. Pola sequential tanggal yang paling banyak muncul tahun 2014 adalah 11 Maret 2014 diikuti 13 Maret 2014, artinya bahwa terjadi kemunculan titik panas pada tanggal 11 Maret 2014 dan kemudian muncul kembali pada tanggal 13 Maret 2014. Pola sequential tersebut terjadi pada 7 kabupaten/ kota yaitu Indragiri Hilir, Pelalawan, Siak, Kepulauan Meranti, Bengkalis, Rokan Hilir, dan Dumai. Pola sequential tanggal yang paling banyak muncul tahun 2015 adalah 9 Juni 2015 diikuti 11 Juni 2015 yang artinya bahwa kemunculan titik panas terjadi pada tanggal 9 Juni 2015 dan kemudian diikuti pada tanggal 11 Juni 2015. Pola sequential tersebut terjadi pada 4 kabupaten/ kota yaitu Dumai, Rokan Hilir, Bengkalis, dan Kepulauan Meranti. Pola sequential hari yang paling banyak muncul tahun 2014 adalah Kamis diikuti Jumat, artinya terjadi kemunculan titik panas pada hari Kamis kemudian diikuti pada hari Jumat pada lokasi yang sama atau dalam radius 1 kilometer. Pola sequential tersebut terjadi pada 9 dari 12 kabupaten/ kota di provinsi Riau yaitu Siak, Bengkalis, Pelalawan, Rokan Hilir, Indragiri Hilir, Rokan Hulu, Dumai, Kepulauan Meranti, dan Indragiri Hulu. Selain itu, pola yang paling banyak muncul lain adalah Jumat diikuti Sabtu diikuti Minggu, artinya terjadi kemunculan titik panas pada hari Jumat kemudian diikuti Sabtu dan kemudian diikuti Minggu. Pola sequential tersebut terjadi pada 7 kabupaten/ kota di provinsi Riau yaitu Bengkalis, Rokan Hilir, Siak, Dumai, Indragiri Hilir, Pelalawan, dan Kepulauan Meranti. Pola sequential hari yang paling banyak muncul tahun 2015 adalah Kamis diikuti Sabtu, artinya terjadi kemunculan titik panas pada hari Kamis kemudian pada radius 1 km diikuti kemunculan pada hari Sabtu. Pola tersebut penting karena cenderung terjadi di akhir minggu. Pola sequential tersebut terjadi pada 8 kabupaten/ kota di provinsi Riau yaitu Rokan Hilir, Dumai, Bengkalis, Indragiri Hilir, Indragiri Hulu, Kepulauan Meranti, Pelalawan, dan Siak. Pola sequential lokasi yang paling banyak muncul tidak dapat ditentukan. Hal ini karena jumlah support masing-masing pola yang hampir sama. Selain itu, pola sequential lokasi juga tidak dapat digunakan untuk deteksi dini kebakaran, hal ini karena jumlah support yang relatif kecil. Penelitian juga menghasilkan persentase titik panas yang menjadi indikator kuat kebakaran lahan gambut di provinsi Riau. Persentase titik panas yang menjadi indikator
Keyword: algoritme Douglas-Peucker, hotspot, peatland fire, sequential pattern mining, substring tree structure

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: