Judul: Analisis Perbandingan Algoritme Pohon Keputusan Spasial untuk Klasifikasi Area Gambut yang Terbakar di Rokan Hilir Riau
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki lahan gambut terluas di antara negara tropis. Lahan gambut di Indonesia sering mengalami gangguan. Gangguan tersebut adalah peristiwa kebakaran. Kebakaran di lahan/hutan gambut sangat sulit diatasi dibandingkan dengan kebakaran yang terjadi di daerah non gambut. Salah satu cara yang memudahkan kita untuk mengetahui kondisi kebakaran hutan dan lahan gambut adalah dengan pemanfaatan teknologi remote sensing. Citra satelit yang dihasilkan dari remote sensing dapat dimanfaatkan melalui proses klasifikasi. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun model klasifikasi menggunakan algoritme spatial decision tree (SDT), algoritme classification and regression trees (CART), algoritme C5.0, dan algoritme C4.5 untuk mengklasifikasi citra satelit lahan gambut sebelum terbakar, terbakar, dan setelah terbakar. Area yang digunakan adalah Kecamatan Kubu dan Kecamatan Pasir Limau Kapas, Kabupaten Rokan Hilir, Provinsi Riau. Klasifikasi data geografis dengan algoritme pohon keputusan konvensional akan mengabaikan aspek autokorelasi spasial dan secara implisit mengasumsikan data sebagai data independent. Model yang dibangun menggunakan 4 algoritme tersebut akan dianalisis untuk mengetahui algoritme yang terbaik dalam mengklasifikasi lahan gambut yang terbakar. Algoritme SDT diterapkan dengan menambahkan NSAR (Neigborhood Split Autocorrelation Ratio) ke dalam information gain dari algoritme CART. Penambahan NSAR mampu mengurangi noise dan meningkatkan akurasi. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa algoritme C5.0 memiliki akurasi terbaik yaitu sebesar 99.79% dengan 595 aturan dan ukuran pohon sebesar 1603, algoritme C4.5 sebesar 98,89% dengan 1681 aturan dan ukuran pohon sebesar 3363, algoritme pohon keputusan berbasis autokorelasi spasial sebesar 96.39% dengan 11 aturan dan ukuran pohon sebesar 21, dan algoritme CART sebesar 95.67% dengan 8 aturan dan ukuran pohon sebesar 15. Penggunaan algoritme autokorelasi spasial dapat memperbaiki akurasi dari algoritme CART dan dapat mengurangi noise yang terdapat pada hasil klasifikasi algoritme CART. Dari aturan yang dihasilkan dapat diketahui bahwa kelas sebelum terbakar memiliki nilai band 7 lebih kecil dari 72.5, nilai band 4 lebih besar dari 44.5, dan nilai band 2 lebih kecil atau sama dengan 49. Kelas terbakar memiliki nilai band 7 lebih besar dari 51 dan band 4 memiliki nilai lebih kecil dari 43. Kelas setelah terbakar memiliki nilai band 7 antara 36 dan 72.5, band 4 memiliki nilai antara 44.5 dan 70. Kelas non gambut memiliki nilai band 7 lebih kecil atau sama dengan 41, nilai band 4 lebih kecil atau sama dengan 54, nilai band 2 lebih kecil atau sama dengan 49.
Keyword: classification, decision tree, peatland, spatial autocorrelation, spatial decision tree

Judul: Klasifikasi Lahan Gambut yang Terbakar di Kabupaten Ogan Komering Ilir Menggunakan Algoritme Random Forest dan Algoritme C5.0.
Abstrak: Kebakaran hutan atau lahan di Indonesia tidak terjadi hanya pada lahan kering saja, tetapi terjadi juga pada lahan basah seperti lahan gambut. Kebakaran di lahan gambut lebih berbahaya dan sulit diatasi dibandingkan dengan kebakaran di daerah non-gambut, selain itu dampak dari kebakaran lahan gambut sangat merugikan masyarakat. Salah satu cara yang memungkinkan kita untuk mengetahui kondisi kebakaran hutan dan lahan gambut adalah dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh. Citra satelit yang dihasilkan dari penginderaan jauh dapat dianalisis melalui proses klasifikasi. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun model klasifikasi menggunakan algoritme Random Forest (RF) dan algoritme C5.0 untuk mengklasifikasikan area lahan gambut sebelum terbakar, terbakar, dan setelah terbakar pada citra satelit Landsat 7 ETM+ dengan tanggal akusisi citra yaitu 6 September 2015. Area yang digunakan adalah Kabupaten Ogan Komering, Provinsi Sumatera Selatan. Model yang dibangun menggunakan 2 algoritme tersebut akan dianalisis untuk mengetahui algoritme yang terbaik dalam mengklasifikasi lahan gambut yang terbakar sehingga dapat dimanfaatkan untuk mengestimasi luasan lahan gambut yang terbakar. Penelitian ini terdiri dari tiga pekerjaan utama yaitu praproses citra satelit, proses klasifikasi citra dan analisis hasil klasifikasi. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa algoritme RF memiliki akurasi terbaik, yaitu sebesar 97.26% dan nilai koefisien Kappa sebesar 0.97. Algoritme C5.0 memiliki akurasi sebesar 97.10% dan nilai Kappa sebesar 0.96 serta menghasilkan 27 aturan yang dapat digunakan untuk mengetahui karakteristik band dari kelas sebelum terbakar, terbakar, dan setelah terbakar pada citra satelit Landsat 7 ETM+. Dari aturan yang dihasilkan dapat diketahui bahwa kelas sebelum terbakar memiliki nilai band 7 lebih besar dari 40 dan lebih kecil dari atau sama dengan 101, band 4 memiliki nilai lebih besar dari 73, dan band 2 memiliki nilai lebih kecil dari atau sama dengan 123. Kelas terbakar memiliki nilai band 7 lebih besar dari 78, band 4 memiliki nilai lebih besar dari 94 dan lebih kecil dari atau sama dengan 149 dan band 2 memiliki nilai lebih besar dari 75. Kelas setelah terbakar memiliki nilai band 7 lebih besar dari 40 dan lebih kecil dari atau sama dengan 166, band 4 memiliki nilai lebih kecil atau sama dengan 119 dan band 2 memiliki nilai lebih kecil dari atau sama dengan 82. Kelas awan memiliki nilai band 4 nilai lebih besar 94, dan band 2 memiliki nilai lebih besar 83. Selain itu, hasil penelitian menunjukan bahwa total estimasi luasan lahan gambut di kabupaten Ogan Komering Ilir, Sumatera Selatan pada tanggal 6 September 2015 dengan menggunakan algoritme C5.0 adalah 7 119.995 km2 pada kelas sebelum terbakar, 689.895 km2 pada kelas terbakar dan 2 155.300 km2 pada kelas setelah terbakar.
Keyword: C5.0, kebakaran hutan, klasifikasi, lahan gambut, Random Forest

Judul: Definisi zat besi ( Fe ) pada anak babi
Abstrak: Dalam bidang sub sektor peternakan, ternak babi mempunyai prospek yang cukup baik untuk dikembangkan dalam rangka meningkatkan eksport non migas. Namun anak-anak babi yang sedang menyusu sering mengalami defisiensi zat besi (Fe). Bila masalah ini tidak segera ditanggulangi, peternak akan mengalami kerugian. Zat besi dapat diperoleh dari makanan yang berasal dari hewan (tepung tulang, tepung ikan, tepung daging, "skimmed milk"); tumbuh-tumbuhan (leguminosae, rumput-rumputan, biji-bijian) dan mineral alam (Girindra, 1979). Dalam tubuh hewan, zat besi berperanan sebagai pembawa 02 ke seluruh jaringan, juga sebagai pembawa oksigen pernafasan di dalam sel urat daging (Underwood, 1981). Dalam duodenum dan yeyenum bagian atas, besi dalam bentuk ferro akan diserap. Penyerapan ini akan diatur berdasarkan teori "mucosal block" dari Granick. Kemudian dalam plasma darah, besi akan berikatan dengan B₁ globulin dan membentuk transferrin, yang akan segera dibawa ke seluruh jaringan. Kelebihan besi akan diikat oleh apoferritin dan membentuk ferritin yang ditimbun sebagai besi cadangan, terutama di hati. Bila kapasitas besi yang dapat disimpan sebagai ferritin telah jenuh, maka besi akan ditimbun sebagai hemosiderin. Zat besi dalam jumlah yang sedikit akan diekskresikan melalui pengelupas- an epitil, tinja, air kemih, cairan empedu, keringat. ...
Keyword: