Judul: Deteksi Spatial Trend Desa Miskin di Wilayah Bogor
Abstrak: Spatial trend detection merupakan teknik yang digunakan pada spatial data mining untuk mendeteksi perubahan dan tren berdasarkan dimensi spasial. Spatial trend mengamati perubahan yang teratur dari satu atau lebih atribut non spasial ketika bergerak menjauh dari sebuah objek awal. Penelitian ini meneliti spatial trend pada data desa miskin di wilayah Bogor dengan menggunakan data PODES tahun 2003. Penduduk miskin adalah penduduk yang berada di bawah suatu batas yang disebut batas miskin atau garis kemiskinan. Untuk menentukan miskin atau tidaknya suatu desa, dilakukan proses scoring. Hasil scoring ini akan memberikan skor kepada setiap desa. Dengan menggunakan metode standar deviasi dan metode range dapat ditentukan batas garis kemiskinannya. Suatu desa dikatakan miskin jika skornya di bawah nilai batas garis kemiskinan berdasarkan kedua metode. Dari hasil perhitungan skor dengan menggunakan metode standar deviasi dan metode range, diperoleh jumlah desa miskin sebanyak 61 desa untuk desa pedesaan dan 53 desa untuk desa perkotaan. Sehingga di wilayah Bogor terdapat 114 desa (23.08%) dari jumlah desa sebanyak 494 desa.
Keyword: 

Judul: Pengembangan Prototipe Spatial Data Mining Untuk Karakterisasi Desa Miskin di Jawa Barat
Abstrak: Data mining, atau secara populer dirujuk sebagai Knowlegde discovery in databases (KDD) adalah teknik yang secara otomatis. melakukan ekstraksi pola yang merepresentasikan pengetahuan yang secara implisit tersimpan dalam basisdata besar, data warehouse, dan tempat penyimpanan yang masif lainnya. Spatial data mining berurusan dengan pencarian pengetahuan dalam basisdata spasial.Salah satu teknik dalam spatial data mining adalah karakterisasi spasial (spatial characterization). Karakterisasi spasial digunakan untuk mengungkap karakteristik atau deskripsi ringkas spasial dari sifat-sifat yang menarik pada sebuah komunitas (obyek target) tetapi tidak untuk keseluruhan basisdata. Dalam penelitian ini dilakukan pengembangan prototipe sistem yang dapat menerapkan teknik spatial data mining untuk mengungkap karakteristik spasial dari kondisi kemiskinan di Jawa Barat. Prototipe yang dihasilkan terdiri dari empat komponen yaitu modul pengolahan awal, modul spatial data mining, modul basisdata dan modul visualisasi. Modul spatial data mining tersusun atas neighbourhood graph, predicate filter, neighbourhood index dan algoritma karakterisasi spasial.
Keyword: 

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: