Judul: Deteksi pencilan titik panas Provinsi Riau menggunakan algoritme local outlier factor
Abstrak: Kebakaran hutan terjadi di Indonesia setiap tahun. Pada tahun 2013 di Provinsi Riau terdeteksi 15040 titik panas. Pada tahun berikutnya (2014) meningkat menjadi 21361 titik panas. Salah satu upaya untuk pencegahan kebakaran hutan ialah dengan mendeteksi pencilan dari data titik panas. Penelitian deteksi pencilan yang sudah dilakukan yaitu menggunakan algoritme clustering K-means, K-medoids, dan DBSCAN. Ketiga penelitian tersebut hanya mendeteksi pencilan global, belum mendeteksi pencilan lokal. Pencilan lokal memiliki nilai dalam kisaran normal bila dibandingkan dengan nilai pada dataset, tetapi bila dilihat melalui tetangganya, pencilan tersebut memiliki nilai yang menyimpang. Local outlier factor (LOF) adalah salah satu algoritme yang dapat mendeteksi pencilan lokal. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi pencilan lokal pada data titik panas menggunakan algoritme LOF. Data yang digunakan ialah titik panas Provinsi Riau tahun 2001 sampai tahun 2014 dengan jumlah titik panas tertinggi terjadi pada tahun 2005 dan 2014 yaitu sejumlah 11463 dan 11381 titik panas. Pencilan yang dideteksi menggunakan parameter jumlah tetangga k=2. Pencilan yang terdeteksi pada tahun 2005 dan 2014 adalah 1241 dan 189 titik. Pada tahun 2005 pencilan terbanyak berada pada Kota Dumai yaitu 288 pencilan sedangkan pada tahun 2014 jumlah pencilan terbanyak berada pada Kabupaten Bengkalis sebanyak 33 pencilan.
Keyword: forest fires, hotspot, local outlier factor, outlier

Judul: Deteksi pencilan kontekstual pada data titik panas di Provinsi Riau menggunakan algoritme k-means
Abstrak: Kebakaran hutan merupakan salah satu permasalahan lingkungan yang terus berulang dan menjadi suatu ancaman terbesar bagi sumber daya hutan di Indonesia. Salah satu upaya pencegahan kebakaran hutan tersebut adalah dengan mengetahui penyebaran pengelompokan titik panas. Data titik panas yang diperoleh dengan cara penginderaan jauh menggunakan satelit sangat memungkinkan terjadi penyimpangan (pencilan). Penelitian ini bertujuan mendeteksi pencilan kontekstual pada data titik panas di Provinsi Riau dari tahun 2001 sampai 2009 berdasarkan konteks cuaca yaitu curah hujan. Pencilan kontekstual dideteksi menggunakan hasil clustering pada atribut frekuensi titik panas harian dan curah hujan. Metode yang digunakan adalah teknik clustering dengan algoritme k-means. Hasil menunjukkan bahwa jumlah pencilan kontekstual yang terdeteksi sebanyak 54 objek. Pencilan ini banyak terjadi pada bulan Februari, Maret, Juni, Juli, dan Agustus. Sebagian besar objek-objek yang terdeteksi sebagai pencilan merupakan titik panas yang frekuensi harian tinggi dengan curah hujan juga tinggi. Rata-rata dari pencilan kontekstual yang terdeteksi adalah sebesar 65.76 titik panas dengan curah hujan rata-rata 37.15 mm.
Keyword: clustering, contextual outlier, forest fire, hotspot, k-means

Judul: Case Study of Gallbladder Mucocele and Treatment Used In Small Animals
Abstrak: Gallbladder mucocele (GM) is defined as distention of the gallbladder caused by an inappropriate accumulation or deposition of high concentrations of bile. The purpose of this case study is to study GM conditions in small animals and to report the clinical sign and characteristics of GM through the sonogram interpretation and blood chemistry test evaluation, and studies related to the therapy given and other treatments recommended. A 14-year-old Toy Poodle dog has been diagnosed with severe GM and cholecystitis. No pain signs were shown during the physical examination as asymptomatic is a common characteristic in the early stage of biliary related diseases. In this study Abdominal ultrasonography interpretation and blood chemistry evaluation was conducted in 2021-2022 and analyzed as a secondary data source. Ultrasonography results showed presence of hyperechoic, immobile deposits in gallbladder accompanied by wall thickening and enlarged in size, followed by a significant increase in the enzyme alkaline phosphatase (ALP). This study has summarized mainly the diagnosis and treatments of GM in small animals and suitable alternatives treatments were recommended to encounter the GM conditions in small animals. The effectiveness of combined therapy shows the positive impact on the patient, the condition of GM has been under control.
Keyword: ultrasound, gallbladder, biliary sludge, abdominal ultrasonography