Judul: Model Klasifikasi Spasial Tingkat Kerawanan Kebakaran Hutan dan Lahan Menggunakan Algoritme Pohon Keputusan C5.0 di Kubu Raya.
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan di Indonesia masih menjadi masalah yang sangat penting bagi perhutanan Indonesia. Salah satu kabupaten yang masih mengalami kebakaran hutan dan lahan adalah Kabupaten Kubu Raya, Kalimantan Barat. Perkembangan luas lahan perkebunan di kabupaten tersebut menjadi faktor utama terjadinya kebakaran hutan dan lahan. Untuk mengatasi lebih dini kebakaran hutan dan lahan tersebut, maka penelitian ini akan mengklasifikasikan tingkat kerawanan kebakaran hutan dan lahan menggunakan algoritme pohon keputusan C5.0 dengan 7 atribut yang berpotensi memengaruhi kebakaran hutan dan lahan. Ketujuh atribut tersebut adalah jarak dengan jalan raya, jarak dengan hutan lahan kering, jarak dengan pusat pemerintahan, jarak dengan pemukiman warga, jarak dengan perkebunan, jarak dengan aliran sungai, dan jarak dengan lahan gambut. Akurasi yang diperoleh pada penelitian ini adalah 90% dengan pembagian data uji dan data latih menggunakan k-fold cross validation dengan K = 10. Hasil akhir dari model tersebut divisualisasikan ke dalam bentuk peta kerawanan kebakaran hutan dan lahan. Kesimpulan penelitian ini adalah ketujuh atribut yang digunakan dapat menghasilkan rules dalam mengklasifikasikan tingkat kerawanan kebakaran hutan dan lahan dengan atribut yang berpengaruh adalah atribut jarak dengan perkebunan.
Keyword: kebakaran hutan dan lahan, klasifikasi, Pohon Keputusan C5.0

Judul: Klasifikasi Kemunculan Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Dan Kalimantan Dengan Menggunakan Algoritme Pohon Keputusan C5.0
Abstrak: Prediksi kejadian kebakaran hutan dilakukan menggunakan titik panas sebagai indikator kebakaran hutan. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi kemunculan titik panas di lahan gambut di Sumatera dan Kalimantan. Algoritme yang digunakan dalam klasifikasi adalah C5.0 dengan model klasifikasi tree dan rule-based. Penerapan algoritme C5.0 pada dataset kebakaran hutan menghasilkan nilai akurasi terbesar pada dataset Sumatera tahun 2001 dan Kalimantan tahun 2001. Model pohon keputusan pada dataset Sumatera 2001 memiliki akurasi 88.98% dan model berbasis aturan memiliki akurasi 89.83%. Dari model pohon keputusan diperoleh 8 aturan klasifikasi sedangkan model berbasis aturan terdiri atas 7 aturan klasifikasi. Dari dataset Kalimantan 2001 dihasilkan model pohon keputusan dengan akurasi 71.91% dan model berbasis aturan dengan akurasi 71.91%. Dari model pohon keputusan diperoleh 2 aturan klasifikasi dan model berbasis aturan terdiri dari 2 aturan klasifikasi. Model dengan akurasi tertinggi diterapkan pada dataset baru 2015. Akurasi yang dihasilkan pada data baru Kalimantan tahun 2015 sebesar 42.22% dan Sumatera tahun 2015 sebesar 50.99%.
Keyword: C5.0, kebakaran hutan, klasifikasi, pohon keputusan, titik panas

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: