Judul: Spatial Data Mining untuk Verifikasi Pola Dispersi dan Konsentrasi Polutan Kabut Asap di Sumatr
Abstrak: Lahan gambut di Indonesia sekitar 10 hingga 20 juta hektar yang tersebar berbagai daerah antara lain, yaitu Sumatra, Kalimantan dan Papua. Lahan gambut mempunyai peran dalam pendukung keanekaragaman hayati, pelestarian alam, mencegah bencana banjir dan manfaat bagi manusia. Beberapa dekade terakhir sering terjadi kebakaran lahan gambut di Indonesia, khususnya wilayah Sumatra dan Kalimantan. Pada tahun 2015, telah terjadi kebakaran hutan dan lahan yang besar melanda di Indonesia khususnya wilayah Sumatra dan Kalimantan. Menurut World Wide Fund menerangkan luas area kebakaran lahan gambut mencapai 32.1% di Sumatra dan 25.1% di Kalimantan. Kabut asap akibat kebakaran lahan gambut yang terbawa angin mengandung zat polutan yang berbahaya seperti CO dan CO2. Menurut pantauan Kementrian Kesehatan RI 2015 bahwa pada periode September hingga Oktober 2015, kualitas udara menunjukkan ISPU berada di tingkat sangat berbahaya (>400) di Provinsi Riau, Jambi, dan Sumatra Selatan. Salah satu dampak penyakit yang ditimbulkan yaitu gangguan pernapasan akut (ISPA). Emisi kebakaran lahan gambut menjadi sangat berbahaya, tidak hanya merugikan kesehatan dan mengganggu aktivitas masyarakat hingga dampak kerugian besar secara materi. Oleh karena itu, diperlukan suatu cara untuk menanggulangi dampak kabut asap. Salah satu caranya adalah mengetahui arah dispersi kabut asap. Penelitian sebelumnya melakukan pengembangan perangkat lunak simulasi kabut asap yang dibangkitkan dari sekuens titik panas dan menghasilkan visualisasi titik dispersi kabut asap. Verifikasi diperlukan berguna untuk memastikan kebanaran dari hasil visualisasi simulasi dispersi kabut asap. Verifikasi pola dispersi kabut asap menggunakan citra satelit Landsat 8 yang menerapkan supervised classification dengan algoritme C5.0 dan mendapatkan akurasi sebesar 99.987%. Sekuens titik panas sebanyak 8 titik panas pada periode 3-5 September 2015 dibangkitkan menggunakan aplikasi simulasi dispersi kabut asap yang telah dikembangkan dalam penelitian sebelumnya. Hasil simulasi berupa lokasi dan waktu kejadian perpindahan kabut asap yang membentuk pola dispersi kabut asap. Citra hasil klasifikasi di tumpang tindih dengan titik dispersi kabut asap dari hasil simulasi dan mendapatkan persentase sebesar 10.83% dari 144 titik dispersi kabut asap yang berada di atas area kabut asap pada citra klasifikasi Muaro Jambi tanggal 3 September 2015. Data meteorologi dibangkitkan untuk mendapatkan nilai konsentrasi polutan CO dan CO2 masing-masing sebesar 5 000 𝜇������𝑔������/𝑚������3 dan 39 000 𝜇������𝑔������/𝑚������3. Hasil perhitungan ISPU menunjukkan kategori udara sedang dan perlu antisipasi dampak kabut asap salah satunya yaitu infeksi saluran pernapasan akut (ISPA).
Keyword: algoritme C5.0, lahan gambut, konsentrasi polutan, klasifikasi terbimbing

Judul: Pola Trajectory dan Tingkat Konsentrasi Polutan Kabut Asap Kebakaran Gambut Sumatra menggunakan Pendekatan Trajectory Pattern Mining.
Abstrak: Kebakaran lahan gambut di Indonesia merupakan kejadian berulang. Beberapa dampak yang ditimbulkan dapat merusak ekosistem dan kesehatan masyarakat di wilayah sekitar kebakaran. Pada penelitian ini bertujuan membangun aplikasi Trajectory Pattern Mining. Aplikasi terdiri dari 3 menu utama. Haze Trajectory menghasilkan data simulasi dan cluster trajectory polutan, Haze Pollution menghasilkan data simulasi dan cluster konsentrasi polutan, dan Haze Pollutions Visualization memvisualisasikan hasil simulasi dan cluster data trajectory dan konsentrasi polutan. Menu utama Haze Trajectory terdiri dari 2 sub menu: Simulation dan Cluster. Menu utama Haze Pollution terdiri dari 3 sub menu: Simulation, Cluster ST-DBSCAN, dan Cluster K-Means. Menu utama Haze Pollutions Visualization terdiri dari 3 sub menu yaitu Visual Simulation, Visual Cluster ST-DBSCAN, dan Visual Cluster K-Means. Kabut asap kebakaran lahan gambut di Sumatra periode 9 sampai dengan 11 Juli 2015 didominasi konsentrasi polutan CO2 dan CO merupakan penyumbang pengaruh gas rumah kaca dan memberikan dampak negatif bagi kesehatan. Hasil simulasi menunjukkan jumlah konsentrasi polutan tertinggi di 3 jam awal simulasi. Sekitar 80% jumlah konsentrasi polutan berada di daerah Bengkalis, Indragiri Hulu, dan Rokan Hilir, sedangkan di Malaysia sekitar 88% jumlah konsentrasi polutan menyebar merata di 11 daerah. Hasil analisis cluster algoritme ST-DBSCAN menunjukkan konsentrasi polutan wilayah Indonesia berada di 4 daerah dan 15 daerah di wilayah Malaysia. Konsentrasi polutan terbesar berpusat daerah sekitar Teluk Meranti, kabupaten Pelalawan. Pola penggerombolan spatio-temporal konsentrasi polutan terdeteksi membentuk pola track. Hasil ini menjadi informasi pengambilan keputusan mengurangi dampak kebakaran lahan gambut. Analisis tingkat konsentrasi polutan CO2 dan CO hasil algoritme K-Means menunjukkan konsentrasi polutan terbesar berpusat di daerah Kubu, Kabupaten Rokan Hilir, Riau. Pada lokasi ini ISPU sebesar 142.86 masuk ke dalam kategori tidak sehat. Cluster yang terbentuk tingkat konsentrasi CO2 lebih tinggi dibandingkan CO, sehingga kemungkinan didominasi oleh kebakaran di permukaan (surface fire). Berdasarkan hasil penggabungan data trajectory dan tingkat konsentrasi polutan, 90% jumlah konsentrasi polutan di Indonesia berada di daerah Rokan Hilir dan Bengkalis Indonesia, dan Batu Pahat, Kelaung, Muar, dan Segamat Malaysia. Analisis tingkat konsentrasi polutan CO2 dan CO berdasarkan ketinggian hasil algoritme K-Means menunjukkan, rata-rata tingkat konsentrasi polutan tertinggi dengan ketinggian terendah yaitu rata-rata 16.574 m AGL berada di 4 daerah di Indonesia yaitu Bengkalis, Dumai, Rokan Hilir, dan Indragiri Hulu. Sedangkan di Malaysia berada di 8 daerah. Lokasi konsentrasi polutan kabut asap berada di Laut Cina Selatan, Kabupaten Bengkalis, Riau.
Keyword: K-Means, Spatio-Temporal Clustering, Trajectory, Trajectory Pattern Mining, ST-DBSCAN

Judul: Penentuan Nilai Eigen dan Vektor Eigen dari Matriks Tridiagonal 2-Toeplitz dengan Pendekatan Polinomial Chebyshev
Abstrak: The eigenvalues and eigenvectors of a matrix can be determined by finding its characteristic polynomials. The characteristic polynomials of a tridiagonal 2-Toeplitz matrix is shown to be closely connected to polynomials which satisfy the Chebyshev recurrence relationship. If the order of the matrix is odd, then the eigenvalues are found explicitly in terms of the Chebyshev zeros and the eigenvectors are found in terms of the polynomials satisfying the recurrence relationship. For even ordered matrices, the situation is more complicated. The problem in these cases is that although the Chebyshev recurrence formula is still applied, its initial values are not generating Chebyshev polynomials
Keyword: