Judul: Spatial Clustering Berbasis Densitas untuk Persebaran Titik Panas sebagai Indikator Kebakaran Hutan dan Lahan Gambut di Sumatera
Abstrak: Titik panas merupakan salah satu indikator kebakaran hutan dan lahan yang banyak digunakan untuk pengembangan sistem peringatan dini bahaya kebakaran dengan tujuan untuk melakukan pencegahan, pengendalian dan pemantauan kerusakan serta kebakaran di daerah yang memiliki resiko kebakaran yang tinggi seperti lahan gambut. Data mining sesuai untuk diterapkan dalam proses analisis data persebaran titik panas berukuran besar. Salah satu penerapan metode data mining untuk menganalisis data spasial adalah clustering. Penelitian ini menerapkan algoritme DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering Algorithm with Noise) yang merupakan algoritme pengelompokan yang didasarkan pada kerapatan data untuk membentuk cluster pada data titik panas kebakaran hutan di Sumatera tahun 2002 dan 2013 dengan tujuan untuk menentukan daerah dimana titik panas terjadi dalam kerapatan tinggi di areal lahan gambut pulau Sumatera. Terdapat empat tahapan penelitian. Pertama, praproses data titik panas dan data lahan gambut. Kedua, clustering data titik panas menggunakan algoritme DBSCAN. Ketiga, evaluasi hasil clustering. Keempat, melakukan analisis cluster berdasarkan karakteristik fisikal dari lahan gambut untuk memperoleh informasi titik panas yang terdapat di dalam areal lahan gambut. Hasil pengujian menunjukan bahwa, pada tahun 2002, areal lahan gambut yang memiliki kepadatan titik panas tertinggi di Sumatera terdapat di beberapa wilayah di provinsi Riau dengan nilai densitas mencapai 0.226 km2 dan provinsi Sumatera Selatan dengan nilai densitas mencapai 0.201 km2. Sebaran titik panas di provinsi Riau sebagian besar terdapat di areal jenis lahan gambut Hemists/Saprists (60/40), sangat dalam dan Hemists/Saprists (60/40), sedang dan tersebar merata pada areal dengan ketebalan sedang (100-200 cm), dalam (200-400 cm), dan sangat dalam (> 400 cm). Sedangkan sebaran titik panas di provinsi Riau sebagian besar terdapat di areal gambut dengan jenis Hemists/mineral (90/10), sedang dan didominasi di areal dengan ketebalan sedang (100-200 cm). Penutupan lahan gambut pada kedua wilayah didominasi oleh hutan rawa. Pada tahun 2013, areal lahan gambut yang memiliki kepadatan titik panas tertinggi di Sumatera terdapat di beberapa wilayah di provinsi Riau dengan nilai densitas mencapai 0.226 km2 , dimana sebagian besar titik panas terdapat pada jenis lahan gambut Hemists/Saprists (60/40), sangat dalam dan banyak tersebar di areal gambut dengan ketebalan sangat dalam. Penutupan lahan gambut di wilayah tersebut didominasi oleh hutan rawa. Terjadi perubahan pola distribusi titik panas dan penggunaan lahan gambut dari tahun 2002 ke tahun 2013, dimana pada tahun 2002 sebaran titik panas sebagian besar terdapat di areal lahan gambut dengan ketebalan sedang (100-200 cm) sedangkan pada tahun 2013 sebaran titik panas didominasi di areal gambut dengan ketebalan sangat dalam (> 400 cm).
Keyword: algoritme DBSCAN, clustering, data mining, lahan gambut, titik panas

Judul: Spatio Temporal Clustering Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Menggunakan Proses Pengelompokan Poisson
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan merupakan permasalahan serius dan memiliki dampak yang besar bagi keseimbangan lingkungan. Mengingat dampak dari kebakaran yang sangat merugikan dan faktor penyebab timbulnya kebakaran yang kompleks, maka penting untuk dikembangkan sistem peringatan sejak dini (early warning system) guna pencegahan kebakaran lahan gambut. Indikasi terjadinya kebakaran hutan dan lahan dapat diketahui melalui titik panas yang terdeteksi di suatu lokasi tertentu pada waktu tertentu. Dengan mengetahui pola persebaran penggerombolan titik panas maka dapat diketahui wilayah-wilayah yang memiliki kepadatan titik panas yang tinggi sehingga dapat membantu pihak yang berwenang untuk penguatan implementasi kebijakan dalam pencegahan kebakaran lahan gambut sejak dini. Salah satu pendekatan dalam data mining yang digunakan adalah clustering. Penelitian ini menerapkan pendekatan statistik untuk mengetahui pengelompokan sebaran titik panas secara spasial dan temporal. Dalam penelitian ini metode Kulldorff’s Spatial Scan Statistic (KSS) digunakan untuk clustering titik panas lahan gambut di wilayah Sumatera pada tahun 2001-2014. Data yang digunakan sebagai objek penelitian yaitu data sebaran titik panas dan data sebaran lahan gambut di Pulau Sumatera. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian terdiri dari tujuh tahap yaitu studi literatur, pengumpulan dan analisis data, praproses data, implementasi metode KSS dengan model Poisson untuk menentukan likelihood, penentuan cluster titik panas dengan menggunakan metode KSS, validasi cluster, dan visualisasi clustering. Hasil pengujian menunjukkan bahwa cluster titik panas paling banyak terjadi pada Provinsi Riau dan Sumatera Selatan. Sebaran cluster titik panas di Sumatera berdasarkan tingkat kematangan gambut yaitu pada tahun 2001-2006 didominasi oleh tipe gambut “Hemists (100)” dengan kedalaman “sedang” dan “Hemists/Saprists (60/40)” dengan kedalaman “dalam”. Sedangkan, pada tahun 2007-2014 didominasi oleh “Hemists/Saprists (60/40)” dengan kedalaman “sangat dalam” dan “Hemists/Saprists (60/40)” dengan kedalaman “sedang”. Berdasarkan ketebalan gambut pada tahun 2001-2006 sebaran cluster titik panas di Sumatera didominasi oleh “Sedangμ 100-200 cm (D2)” dan Dalam/tebal (D3) (200-400 cm)”. Sedangkan, pada tahun 2007-2014 didominasi oleh “Dalam/tebal (D3) (200-400 cm)” dan “Sangat Dalam/Sangat Tebalμ >400cm (D4)”. Berdasarkan jenis tutupan lahan, secara umum sebaran cluster titik panas lahan gambut tahun di Sumatera pada tahun 2001–2014 didominasi oleh “hutan rawa” dan tingkat kematangan “hemik”.
Keyword: clustering, hotspot, lahan gambut, pemrosesan poisson, scan statistic

Judul: Pemurnian dan karakterisasi protein inhibitor RNA helikase virus hepatitis C
Abstrak: Hepatitis C virus (HCV) infection is the second most common chronic viral infection in the world with global prevalence. This infection is contribution to chronic hepatitis and liver cirrhosis, often leading to hepatocellular carcinoma. There is no effective drug and vaccine available against HCV. The current standard treatment, a combination of pegylated interferon-α with ribavirin, is limited by its suboptimal response rate in a significant patient population, side effects, and affordability. Therefore, development of effective drug is needed. One approach to find out the candidate of antiviral drug is to discover the inhibitor of enzyme that essential for virus replication, such as RNA helicase. Streptomyces chartreusis 5-095 produce the inhibitor of HCV RNA helicase. The aim of this study was to purify the protein inhibitor which has inhibition activity against ATPase activity of RNA helicase HCV from S. chartreusis 5-095. The supernatant of culture S. chartreusis 5-095 exhibited high inhibiton activity against ATPase activity of RNA helicase HCV (approximately 72%) at 10 days of incubation. The extracellular protein inhibitor was partially purified by procedures of precipitation with ammonium sulfate to 65% saturation and gel filtration (Sephadex G50) using methanol water solution (4:6) as an eluen. The purity of protein inhibitor was monitored by SDS PAGE. The protein inhibitor showed a relative molecular mass were estimated to be 14 kDa and increased the purity 23,08 fold than those of the crude protein. The specific activity and IC50 after purification were 13,1338 U/mg and 0,0767 mg/mL, respectively. The activity of purified protein inhibitor showed its stability over pH range from 5-8 and optimum at pH 7,4. The inhibition activity showed its stability up to 70% at temperature 100 oC. The purified protein inhibitor relatively stable its activity at storage in the range of -20 oC to room temperature for 35 days.
Keyword: