Judul: Modeling of Singular Value Decomposition and K-Means for Soil Image Feature Extraction of Nickel Potential using Support Vector Machine
Abstrak: Potensi nikel pada tanah hasil eksplorasi (core) diperoleh melalui uji labolatorium menggunakan sinar X-Ray dengan waktu proses lama dan biaya besar. Penelitian ini bertujuan memanfaatkan citra core untuk mengetahui potensi nikel tanpa melalui uji labolatorium melainkan dengan teknik pengenalan pola sehingga dapat mempercepat proses klasifikasi dan menekan pengeluaran biaya. Dalam proses klasifikasi dibutuhkan ciri nikel yang tepat. Pemodelan ciri dalam klasifikasi nikel diperoleh melalui metode support vector machine (SVM) dengan kernel polynomial dengan nilai parameter 8 = 1, 2 dan radial basis function (RBF) dengan nilai parameter σ = 5, 15, 25, 35, 45, 55, 65, 75, 85, 95 pada ukuran citra 120x1200, 60x600. 12x120 pixel. Ekstrasi ciri yang digunakan adalah warna (RGB) dan tekstur (GLCM) dengan total jumlah 32 ciri dan dilakukan reduksi ciri melalui analisis biplot dengan pengembangan singular value decomposition dan K-Mean dengan nilai K = 4, 5, 6. 7. 8. 9. 10. Pembagian data latih dan data uji menggunakan 4 fold cross validation., Nickel potential at soil exploration (cores) obtained through laboratory testing using X-ray with a long and costly process. This study aims to harness the core image for determining the potential of nickel without laboratory testing, but instead using pattern recognition techniques that can accelerate the process of classification with low cost. The classification process takes proper nickel characteristics. Modeling characteristics in nickel classification obtained through the method of support vector machine (SVM) with polynomial kernel value parameter 8 = 1.2 and radial basis function (RBF) with value parameter σ = 5, 15, 25. 35, 45, 55, 65, 75. 85, 95 at 120x1200, 60x600, 12x120 pixels dimension. Extraction characteristics used are color (RGB) and texture (GLCM) with a total number of 32 traits. Characteristics reduction is done through the biplot analysis with the development of singular value decomposition and K-Means with a value of K = 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10. The distribution of training data and testing data using a 4 fold cross validation.
Keyword: Biplot, K-Means, Singular Value Decomposition (SVD), Support Vector Machine (SVM)

Judul: Model Pendugaan dan Pola Sebaran Spasial Biomassa di Areal Revegetasi Bekas Tambang Nikel
Abstrak: PT.Vale Indonesia merupakan salah satu perusahan tambang nikel yang telah melakukan kegiatan revegetasi sejak tahun 1988. Total lahan yang telah direvegetasi hingga akhir tahun 2017 mencapai luas 3953.24 ha dari total 5508.13 ha lahan tambang yang telah terbuka. Revegetasi lahan bertujuan untuk mengendalikan kesimbangan lingkungan dan erosi tanah akibat pembukaan wilayah hutan. Berdasarkan pada aspek biodiversitas, tutupan dan stratifikasi tajuk serta kualitas lahan dapat menunjukkan keberhasilan kegiatan revegetasi di areal bekas tambang. Selain itu, keberhasilan revegetasi dalam mendukung kestabilan lingkungan sekitar dapat dinilai dari kandungan biomassa sebagai salah satu indikator produktivitas hutan. Biomassa merupakan komponen bahan organik yang terkandung dalam struktur pohon yang dipengaruhi oleh faktor umur, jenis vegetasi, kesuburan tanah dan kerapatan jenis. Revegetasi lahan pada areal bekas tambang PTVI, yang dilakukan sejak tahun 1988 hingga tahun 2017 telah mengalami perkembangan yang cukup baik, tetapi belum diketahui tingkat kandungan biomassa karbon. Besarnya kandungan biomassa dapat dilihat dari umur pohon dan kondisi tempat tumbuh. Sehingga, pendugaan kandungan biomassa di areal revegetasi bekas tambang perlu dilakukan. Selain itu, pengetahuan tentang pola sebaran spasial biomassa di areal revegetasi sangat penting untuk diketahui karena dapat membantu dalam mengambil keputusan tentang perencanaan pengelolaan areal revegetasi bekas tambang. Penelitian tentang biomassa di areal revegetasi sangat mungkin dilakukan dalam upaya mendukung pemerintah dalam mengembalikan keseimbangan lingkungan hutan pasca tambang. Pendugaan biomassa dapat menjadi indikator dalam penilaian keberhasilan revegetasi di areal bekas tambang. Dengan mengetahui kandungan biomassa karbon pada areal revegetasi, memudahkan untuk mengetahui jumlah serapan karbon di areal revegetasi dalam mendukung kestabilan lingkungan sekitarnya. Penelitian ini dilakukan di areal revegetasi bekas tambang nikel PT.Vale Indonesia yang terletak di Sorowako Provinsi Sulawesi Selatan pada bulan Januari sampai Maret 2018. Dengan menggunakan dua metode pengumpulan data yaitu metode terestris atau turun langsung kelapangan dan metode penginderaan jauh. Penggabungan dua metode ini akan memudahkan dalam pengambilan data sekaligus memperoleh keakuratan data lapangan. Pengumpulan data lapangan berupa data biomassa yang bersumber dari data diameter pohon, pancang dan tiang. Selain itu, juga mengambil data biomassa dari serasah, tumbuhan bawah dan nekromassa. Data lapangan kemudian diolah untuk membangun model pendugaan biomassa di areal revegetasi bekas tambang nikel menggunakan software Minitab 17. Sedangkan untuk metode penginderaan jauh menggunakan citra satelit SPOT 6 tahun 2017 yang diperoleh dari Lembaga Penerbangan Antariksa Nasional (LAPAN). Pengolahan data citra menggunakan perangkat tools ArcGis 10.4 dan Erdas 2014. Olahan data citra berupa analisis indeks vegetasi yang bersumber dari nilai-nilai piksel citra yang terdapat pada SPOT 6 tahun 2017 dan juga bersumber dari hasil klasifikasi visual citra. Citra SPOT 6 memiliki empat Band yaitu Band 1 (Blue), Band 2 (Green), Band 3(Red) dan Band 4 (NIR). Selain itu, hasil akhir dari penelitian ini adalah pola sebaran spasial biomassa. Metode yang digunakan dalam menentukan pola sebaran spasial biomassa di areal revegetasi bekas tambang nikel yaitu metode nearest neighbor analysis dengan membandingkan jarak dari suatu individu. Nearest neighbor analysis merupakan salah satu analisis yang digunakan untuk menjelaskan pola persebaran dari titik-titik lokasi dengan menggunakan perhitungan yang mempertimbangkan jarak, jumlah titik lokasi dan luas wilayah. Analisis ini memiliki hasil akhir berupa indeks, dimana Indeks yang dihasilkan memiliki hasil antara 0 sampai lebih dari 1.
Keyword: bekas tambang, revegetasi, biomassa, sebaran spasial, model regresi

Judul: Prolapsus uteria dan penanggulangannya
Abstrak: Prolapsus uteri adalah penyembulan mukosa uterus dari badan melalui vagina. Penyembulan ini dapat total dan dapat pula sebagian. Umumnya terjadi setelah melahirkan. Prolapsus uteri disebabkan karena pada saat melahirkan, hormon oxytocin yang dihasilkan oleh kelenjar hipofise posterior sangat meningkat, sehingga gerak peristaltik, perejanan urat daging dan diafragma berlangsung terus menerus dengan kuat, meskipun foetus telah lahir. Faktor predisposisi prolapsus uteri adalah hewan yang telah berumur tua dan selalu di kandangkan sepanjang tahun, sehingga menyebabkan relaksasi ligamentum penggantung uterus. Infeksi yang disebabkan oleh kuman penyebab abortus serta batuk yang kronis lebih mendorong terjadinya prolapsus uteri.
Keyword: