Judul: Klasifikasi Kemunculan Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Dan Kalimantan Menggunakan Algoritme Naive Bayes
Abstrak: Dampak kebakaran hutan di lahan gambut lebih berbahaya dibandingkan pada lahan kering, karena selain terbakarnya vegetasi di permukaan, lapisan serasah dan meterial gambut ikut terbakar sehingga menghasilkan karbon (CO2) ke atmosfer. Hal ini akan berdampak buruk pada kesehatan manusia, peningkatan gas emisi rumah kaca, dan kegiatan perekonomian masyarakat. Salah satu indikator terjadinya kebakaran hutan adalah titik panas. Penelitian ini menggunakan salah satu teknik data mining yaitu klasifikasi untuk memodelkan kemunculan titik panas pada lahan gambut di Sumatera dan Kalimantan. Permodelan klasifikasi ini dilakukan pada dataset titik panas periode 2001 sampai 2015 dan data lahan gambut menggunakan algoritme Naive Bayes. Karakteristik lahan gambut yang akan dianalisis terdiri dari lahan gambut, kedalaman gambut, dan tutupan lahan. Akurasi tertinggi dari model klasifikasi kemunculan titik panas pada lahan gambut pada dataset tahun 2006 untuk Kalimantan dan dataset tahun 2014 untuk Sumatera adalah sebesar 100%. Model klasifikasi dapat digunakan untuk memprediksi kemunculan titik panas di masa yang akan datang sehingga dapat membantu dalam mencegah kebakaran hutan dan lahan.
Keyword: kebakaran hutan, klasifikasi,, naive bayes, titik panas

Judul: Klasifikasi Kemunculan Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Dan Kalimantan Menggunakan Algoritme K-Nearest Neighbor
Abstrak: Data kemunculan titik panas dianalisis menggunakan metode dalam data mining, yaitu K-Nearest Neighbor (KNN). KNN merupakan metode untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan data training yang terletak paling dekat dengan objek terdekat. Data yang digunakan adalah data titik panas untuk periode 2001-2014 dan data lahan gambut dari tahun 1990-2002. Hasil penelitian menunjukkan bahwa KNN dapat digunakan untuk mengklasifikasikan kemunculan titik panas di Sumatera dan Kalimantan. Akurasi tertinggi hasil klasifikasi pada dataset di Sumatera adalah 97,04% pada tahun 2007 dengan jumlah tetangga (k) adalah 1. Akurasi tertinggi hasil klasifikasi pada dataset di Kalimantan adalah 100% pada tahun 2001, 2003, 2007, dan 2011 dengan (k) adalah 1. Selain itu pada tahun 2005, akurasi tertinggi hasil klasifikasi pada dataset Kalimantan adalah 100% dengan (k) adalah 1 dan (k) adalah 3. Akurasi rata-rata hasil klasifikasi pada dataset di Sumatera adalah 94.14% dan pada dataset di Kalimantan adalah 97.67%. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa algoritme KNN dapat digunakan untuk memprediksi kemunculan titik panas pada lahan gambut di Sumatera dan Kalimantan.
Keyword: kebakaran hutan, klasifikasi, k-Nearest Neighbor, titik panas

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: