Judul: Pemodelan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Curah Hujan Bulanan di Kabupaten Indramayu
Abstrak: Curah hujan memiliki manfaat yang cukup tinggi terhadap beberapa aspek, terutama di bidang pertanian. BMKG mendefinisikan sifat curah hujan ekstrem dengan ketentuan, nilai curah hujan lebih dari 115% terhadap rataan perbulannya. Pendekatan lain yang dapat digunakan untuk identifikasi curah hujan ekstrem adalah dengan menggunakan metode peaks over threshold (POT). Tujuan penelitian ini adalah membuat pemodelan support vector machine (SVM) untuk klasifikasi curah hujan dengan respons berupa data hasil pengkategorian curah hujan menggunakan batasan BMKG dan metode POT dan data global preciptation climatology project sebagai peubah penjelas. Pemodelan SVM dilakukan dengan menggunakan soft margin hyperplane, kernel Gaussian Radial Basic Function (RBF) dan kernel Polynomial dengan beberapa parameter yang berbeda. Dari proses tersebut, pemodelan klasifikasi dengan kernel RBF menghasilkan nilai akurasi paling baik. Berdasarkan batasan pengkategorian peubah respons, nilai akurasi klasifikasi SVM menggunakan respons hasil kategori POT lebih tinggi dibandingkan dengan menggunakan respons hasil kategori batasan BMKG, dengan selisih lebih dari 9%.
Keyword: curah hujan, klasifikasi, POT, SVM

Judul: Pemodelan Klasifikasi Curah Hujan Bulanan di Kabupaten Indramayu dengan Metode Random Forest dan Rotation Forest.
Abstrak: Curah hujan merupakan salah satu unsur iklim yang sangat berperan penting dalam proses pertanian. Kelancaran proses pertanian bergantung pada tinggi dan rendahnya curah hujan serta dampak yang diberikan. Adanya pemodelan yang tepat dalam klasifikasi curah hujan diperlukan untuk memutuskan tindakan yang tepat dalam menghadapi dampak kondisi iklim di masa depan. Pada penelitian ini, pemodelan klasifikasi curah hujan dilakukan di Kabupaten Indramayu pada 3 ZOM, yaitu ZOM 77, 78, dan 79 dengan menerapkan metode random forest dan rotation forest. Klasifikasi ini menempatkan curah hujan ke dalam dua kelas, yaitu curah hujan ekstrem dan curah hujan normal. Pemodelan klasifikasi terbaik dihasilkan oleh metode rotation forest dengan nilai akurasi klasifikasi yang diperoleh pada ZOM 77, 78, dan 79 berturut-turut sebesar 68.74%, 68.92%, dan 67.43%, sedangkan dengan metode random forest berturut-turut sebesar 66.00%, 66.33%, dan 65.87%. Baik pemodelan klasifikasi dengan random forest maupun rotation forest mampu menghasilkan akurasi klasifikasi yang cukup konsisten walaupun nilai yang dihasilkan setiap menjalankan algoritmenya berbeda-beda. Namun, kedua metode tidak dapat mengatasi data tidak seimbang dalam penelitian ini yang ditunjukkan oleh nilai sensitivitas yang rendah dan nilai akurasi dan spesifisitas yang tinggi.
Keyword: curah hujan, klasifikasi, random forest, rotation forest

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: