Judul: Verifikasi Pola Cluster Spatio-Temporal Titik Panas Menggunakan Citra MCD64A1
Abstrak: Kelestarian hutan sangat penting untuk dijaga karena hutan merupakan sumber kehidupan bagi mahluk hidup yang berada di dalam dan disekitarnya. Bencana karhutla adalah salah satu persoalan lingkungan yang belum terselesaikan sampai saat ini. Salah satu kegiatan pengendalian karhutla adalah deteksi dini dengan pemantauan dan pengecekan lapangan titik panas. Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan Republik Indonesia (KLHK RI) memprioritaskan pengecekan titik panas yang menggerombol (membentuk cluster) yang ditumpang susun dengan data citra satelit yang terindikasi asap, dan titik panas yang terjadi berulang kali minimal 3 hari berturut-turut. Penelitian sebelumnya telah mengidentifikasi sebaran titik panas dalam cluster yang direkomendasikan sebagai prioritas titik panas untuk diperiksa di lapangan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis cluster titik panas MODIS dan VIIRS tahun 2020 menggunakan Spatio Temporal Density Based Clustering (ST-DBSCAN) dan memverifikasi cluster titik panas menggunakan citra MCD64A1 tahun 2020. Data titik panas adalah data titik panas Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) dan data titik panas Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) yang diperoleh dari Fire Information for Resource Management System (FIRMS) National Aeronautics and Space Administration (NASA). Data titik panas yang digunakan adalah wilayah Sumatera. Selanjutnya dilakukan pembentukan cluster menggunakan algoritme ST-DBSCAN dengan parameter Eps1, Eps2 dan MinPts. Eps1 merupakan radius maksimum ketetanggaan titik panas yaitu 1,1 km. Eps2 merupakan radius maksimum aspek temporal titik panas yaitu 5 hari. MinPts merupakan jumlah minimum titik panas dalam area ketetanggaan dalam radius Eps1 dan Eps2. Setelah didapatkan hasil cluster titik panas dilakukan verifikasi menggunakan citra MCD64A1. Titik panas dalam cluster diverifikasi menggunakan citra MCD64A1 dengan buffer 500 meter dan 1000 meter. Hasil penelitian menunjukan bahwa titik panas MODIS yang membentuk cluster sebesar 17,15% dan titik panas VIIRS sebesar 27,68% dari total titik panas. Hasil verifikasi dengan citra MCD64A1 menunjukan bahwa pada titik panas MODIS, 60,26% titik panas berada pada area terbakar yang diwakili oleh citra MCD64A1 dengan radius 500 meter dan 71,82% titik panas berada pada area terbakar dengan radius 1000 meter. Untuk titik panas VIIRS, sekitar 50,31% titik panas berada pada area terbakar yang diwakili oleh citra MCD64A1 dengan radius 500 meter dan 58,60% titik panas berada pada area terbakar dengan radius 1000 meter. Verifikasi titik panas dalam cluster menghasilkan lebih dari 50% titik panas berada disekitar area kebakaran yang menunjukan titik panas yang berpotensi menjadi titik api. Titik panas hasil verifikasi tersebut menjadi prioritas dalam kegiatan ground check. Hasil dari penelitian ini juga dapat digunakan dalam deteksi dini karhutla di wilayah Sumatera
Keyword: Cluster, Karhutla, MCD64A1, ST-DBSCAN, Titik Panas

Judul: Hot Spot Clustering Using the Varied Density Based Algorithm Spatial Clustering Applications with Noise, Hot Spot Clustering Using the Varied Density Based Algorithm Spatial Clustering Applications with Noise
Abstrak: Titik panas merupakan suatu penanda terjadinya kebakaran hutan dan lahan (karhutla) yang mendeteksi suatu lokasi dengan suhu yang relatif lebih tinggi jika dibandingkan dengan sekitarnya. Data mining dapat diterapkan pada analisis persebaran data titik panas dengan ukuran yang besar. Salah satu teknik data mining adalah clustering yang melakukan pengelompokan data berdasarkan kesamaannya. Algoritme clustering DBSCAN menggunakan kerapatan data spatial untuk membentuk suatu cluster dengan parameter jarak spatial (Eps) dan jumlah minimum pada objek (MinPts) yang berada di dalam jarak Eps. Kelebihan pada DBSCAN adalah lebih efektif untuk mengolah basis data spasial yang berukuran besar serta tahan terhadap titik noise. Di sisi lain, metode DBSCAN mempunyai kekurangan ketika cluster memiliki densitas yang bervariasi. Untuk mengatasi kekurangan tersebut, algoritme DBSCAN dimodifikasi untuk menangani densitas yang bervariasi secara otomatis dengan mengadopsi metode variated DBSCAN (VDBSCAN). Penelitian ini bertujuan untuk menentukan cluster titik panas MODIS tahun 2020 menggunakan Varied Density Based Spatial Clustering Applications with Noise (VDBSCAN). Data titik panas adalah data titik panas Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) yang diperoleh dari Fire Information for Resource Management System (FIRMS) National Aeronautics and Space Administration (NASA). Data titik panas yang digunakan adalah wilayah Provinsi Sumatera Selatan. Selanjutnya dilakukan menetukan cluster menggunakan algoritme VDBSCAN dengan parameter Eps i (i = 1, 2, 3, …) dan MinPts. Eps i (i = 1, 2, 3, …) merupakan radius maksimum ketetanggaan titik panas dengan iterasi 1, 2, 3, … didapat dari ambang batas atas dan bawah dari kdist plot. K-dist plot adalah plot dengan melihat perilaku jarak dari suatu titik ke kth tetangga terdekat dan dihitung untuk semua titik data untuk beberapa k, diurutkan dalam urutan menaik, dan kemudian menggunakan nilai yang diurutkan. Selanjutnya dilihat dari perubahan yang signifikan dengan memilih ambang batas atas 20000 meter dan ambang batas bawah 1000 meter, setelah itu diatur perubahan yang signifikan yaitu 100 meter. Setelah menemukan perubahan yang signifikan maka ditetapkan ambang batas atas 19.791,67 meter dan ambang batas bawah 1481,95 meter. Berdasarkan batas bawah dan batas atas tersebut dilakukan 61 iterasi untuk radius Eps i (i = 1, 2, 3, …, n). MinPts yang merupakan jumlah minimum titik panas dalam area ketetanggaan dalam radius Eps i (i = 1, 2, 3, …, n) dengan ditetapkan sebanyak 3. Penelitian ini menghasilkan 33 cluster dengan cluster ke 0 (densitas ditingkat iterasi 1) sampai dengan cluster ke 32 (densitas ditingkat iterasi 60 ) dan poin yang tidak ditandai semua cluster densitas ditingkat iterasi / noise dengan jumlah 58 titik panas. 33 cluster didapat dari hasil Eps i (i = 1, 2, 3, …, n) radius berdasarkan iterasi, setelah itu setiap iterasi radius Eps i (i = 1, 2, 3, …, n) diadopsi menggunakan algoritme DBSCAN dari cluster 0 densitas ditingkat iterasi sampai cluster 32 densitas ditingkat iterasi. Kepadatan (densitas) tertinggi terdapat pada cluster 0 densitas ditingkat iterasi 1 dengan radius / eps 1,48 kilometer dengan menghasilkan 30 cluster dan 179 jumlah titik panas sebesar 120,9 titik panas / km2 dan nilai indeks silhouette tertinggi pada cluster 3 densitas ditingkat iterasi 4 dengan radius 3,3 kilometer menghasilkan 2 cluster dan 8 titik panas dengan nilai 0,9856. Hasil
Keyword: Clustering, Data mining, DBSCAN, Hotspot, VDBSCAN

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: