Judul: Deteksi pencilan titik panas Provinsi Riau menggunakan algoritme local outlier factor
Abstrak: Kebakaran hutan terjadi di Indonesia setiap tahun. Pada tahun 2013 di Provinsi Riau terdeteksi 15040 titik panas. Pada tahun berikutnya (2014) meningkat menjadi 21361 titik panas. Salah satu upaya untuk pencegahan kebakaran hutan ialah dengan mendeteksi pencilan dari data titik panas. Penelitian deteksi pencilan yang sudah dilakukan yaitu menggunakan algoritme clustering K-means, K-medoids, dan DBSCAN. Ketiga penelitian tersebut hanya mendeteksi pencilan global, belum mendeteksi pencilan lokal. Pencilan lokal memiliki nilai dalam kisaran normal bila dibandingkan dengan nilai pada dataset, tetapi bila dilihat melalui tetangganya, pencilan tersebut memiliki nilai yang menyimpang. Local outlier factor (LOF) adalah salah satu algoritme yang dapat mendeteksi pencilan lokal. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi pencilan lokal pada data titik panas menggunakan algoritme LOF. Data yang digunakan ialah titik panas Provinsi Riau tahun 2001 sampai tahun 2014 dengan jumlah titik panas tertinggi terjadi pada tahun 2005 dan 2014 yaitu sejumlah 11463 dan 11381 titik panas. Pencilan yang dideteksi menggunakan parameter jumlah tetangga k=2. Pencilan yang terdeteksi pada tahun 2005 dan 2014 adalah 1241 dan 189 titik. Pada tahun 2005 pencilan terbanyak berada pada Kota Dumai yaitu 288 pencilan sedangkan pada tahun 2014 jumlah pencilan terbanyak berada pada Kabupaten Bengkalis sebanyak 33 pencilan.
Keyword: forest fires, hotspot, local outlier factor, outlier

Judul: Deteksi pencilan data titik panas di Provinsi Riau menggunakan algoritme DBSCAN
Abstrak: Indonesia adalah negara kepulauan terbesar yang memiliki masalah kebakaran hutan yang cukup serius. Titik panas atau hotspot adalah indikator kebakaran hutan yang mendeteksi suatu lokasi yang memiliki suhu relatif lebih tinggi dibandingkan suhu di sekitarnya. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk pencegahan adalah dengan mengetahui keberadaan pencilan titik panas. Penelitian ini mendeteksi pencilan titik panas di Provinsi Riau menggunakan algoritme DBSCAN untuk mengetahui persebaran berdasarkan wilayah dan waktunya. Dari hasil clustering menggunakan algoritme DBSCAN dari tahun 2001 hingga 2012 didapatkan kemunculan pencilan terbanyak yaitu pada tahun 2005. Jumlah pencilan titik panas tersebut mencapai 1241 titik dan sum of square error (SSE) sebesar 0.084. Pencilan titik panas tersebut tersebar di 11 kabupaten/kota dan 136 kecamatan. Pada tahun 2005 penyebaran wilayah pencilan titik panas terbanyak di Kabupaten Rokan Hulu dengan jumlah pencilan titik panas mencapai 186 titik. Kemunculan terbanyak pencilan titik panas pada tahun 2005, yaitu pada bulan Agustus, dengan total mencapai 355 titik. Kemunculan terbanyak pada bulan Agustus tersebut terjadi di wilayah Kabupaten Rokan Hulu yang mencapai 97 titik kemunculan.
Keyword: clustering, DBSCAN, Forest fire, Outlier, Hotspot, Algoritme DBSCAN, Frekwensi kemunculan titik api

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: