Judul: Pola Trajectory dan Tingkat Konsentrasi Polutan Kabut Asap Kebakaran Gambut Sumatra menggunakan Pendekatan Trajectory Pattern Mining.
Abstrak: Kebakaran lahan gambut di Indonesia merupakan kejadian berulang. Beberapa dampak yang ditimbulkan dapat merusak ekosistem dan kesehatan masyarakat di wilayah sekitar kebakaran. Pada penelitian ini bertujuan membangun aplikasi Trajectory Pattern Mining. Aplikasi terdiri dari 3 menu utama. Haze Trajectory menghasilkan data simulasi dan cluster trajectory polutan, Haze Pollution menghasilkan data simulasi dan cluster konsentrasi polutan, dan Haze Pollutions Visualization memvisualisasikan hasil simulasi dan cluster data trajectory dan konsentrasi polutan. Menu utama Haze Trajectory terdiri dari 2 sub menu: Simulation dan Cluster. Menu utama Haze Pollution terdiri dari 3 sub menu: Simulation, Cluster ST-DBSCAN, dan Cluster K-Means. Menu utama Haze Pollutions Visualization terdiri dari 3 sub menu yaitu Visual Simulation, Visual Cluster ST-DBSCAN, dan Visual Cluster K-Means. Kabut asap kebakaran lahan gambut di Sumatra periode 9 sampai dengan 11 Juli 2015 didominasi konsentrasi polutan CO2 dan CO merupakan penyumbang pengaruh gas rumah kaca dan memberikan dampak negatif bagi kesehatan. Hasil simulasi menunjukkan jumlah konsentrasi polutan tertinggi di 3 jam awal simulasi. Sekitar 80% jumlah konsentrasi polutan berada di daerah Bengkalis, Indragiri Hulu, dan Rokan Hilir, sedangkan di Malaysia sekitar 88% jumlah konsentrasi polutan menyebar merata di 11 daerah. Hasil analisis cluster algoritme ST-DBSCAN menunjukkan konsentrasi polutan wilayah Indonesia berada di 4 daerah dan 15 daerah di wilayah Malaysia. Konsentrasi polutan terbesar berpusat daerah sekitar Teluk Meranti, kabupaten Pelalawan. Pola penggerombolan spatio-temporal konsentrasi polutan terdeteksi membentuk pola track. Hasil ini menjadi informasi pengambilan keputusan mengurangi dampak kebakaran lahan gambut. Analisis tingkat konsentrasi polutan CO2 dan CO hasil algoritme K-Means menunjukkan konsentrasi polutan terbesar berpusat di daerah Kubu, Kabupaten Rokan Hilir, Riau. Pada lokasi ini ISPU sebesar 142.86 masuk ke dalam kategori tidak sehat. Cluster yang terbentuk tingkat konsentrasi CO2 lebih tinggi dibandingkan CO, sehingga kemungkinan didominasi oleh kebakaran di permukaan (surface fire). Berdasarkan hasil penggabungan data trajectory dan tingkat konsentrasi polutan, 90% jumlah konsentrasi polutan di Indonesia berada di daerah Rokan Hilir dan Bengkalis Indonesia, dan Batu Pahat, Kelaung, Muar, dan Segamat Malaysia. Analisis tingkat konsentrasi polutan CO2 dan CO berdasarkan ketinggian hasil algoritme K-Means menunjukkan, rata-rata tingkat konsentrasi polutan tertinggi dengan ketinggian terendah yaitu rata-rata 16.574 m AGL berada di 4 daerah di Indonesia yaitu Bengkalis, Dumai, Rokan Hilir, dan Indragiri Hulu. Sedangkan di Malaysia berada di 8 daerah. Lokasi konsentrasi polutan kabut asap berada di Laut Cina Selatan, Kabupaten Bengkalis, Riau.
Keyword: K-Means, Spatio-Temporal Clustering, Trajectory, Trajectory Pattern Mining, ST-DBSCAN

Judul: Clustering Konsentrasi CO dan CO2 dari Kabut Asap Kebakaran Gambut Sumatra Keluaran HYSPLIT Menggunakan Algoritme K-Means
Abstrak: Kebakaran lahan gambut di Indonesia dapat menimbulkan dampak bagi kehidupan manusia seperti timbulnya kabut asap. Oleh karena itu, dilakukan penelitian untuk mencari sebaran konsentrasi polutan CO dan CO2 akibat kebakaran lahan gambut di Sumatra tahun 2015 menggunakan Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) dan algoritme K-Means. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa HYSPLIT dapat digunakan untuk mendapatkan konsentrasi CO dan CO2 dari kabut asap. Clustering menggunakan algoritme K-Means menghasilkan rata-rata konsentrasi polutan tertinggi untuk CO adalah 11.1471 μg/m3 dan CO2 adalah 88.5882 μg/m3. Secara umum polutan memiliki rata-rata konsentrasi 0.0487 μg/m3 untuk CO dan 0.3687 μg/m3 untuk CO2. Konsentrasi polutan tersebut terdapat pada 45 525 (95%) posisi trayektori kabut asap dan menyebar luas dari Riau sampai ke Nanggroe Aceh Darussalam.
Keyword: clustering, HYSPLIT, K-Means, smog, trajectory pattern mining

Judul: Evaluation of Influenza Antibody Titers in Serum and Egg Yolk of Layers Vaccinated with Influenza Vaccines.
Abstrak: Influenza belongs to the Orthomyxoviridae family which causes upper and lower respiratory tract infection. The aim of this study was to evaluate influenza-A specific antibody titers from serum and egg yolk of hens vaccinated with quadrivalent influenza vaccines. Three Hy-line Brown layers were vaccinated with quadrivalent influenza type A and B inactivated vaccines. Vaccination was carried out three times at a dose of 0.25 ml/chicken via the intramuscular route. The first vaccination was carried out at 24 weeks of age, then boosters were performed at 28 and 32 weeks of age. Serum and egg yolk were collected every week for 20 weeks since the first vaccination. Influenza A H3N2 and H1N1 antibody titers were determined using hemagglutination-inhibition (HI) test and agar-gel-precipitation (AGP) test. Influenza-A H3N2 and H1N1 specific antibodies were detected in both serum and egg yolk from the first to twenty weeks after the initial vaccination. Highest HI geometric mean titer (GMT) of H1N1 antibody reached 26.67 HIU at nine weeks post first vaccination (p.f.v), while H3N2 antibody reached 26 HIU at six weeks p.f.v. Our result showed that influenza antibodies can be produced in layers using quadrivalent vaccines and layer chickens are able to produce equivalent antibody levels for each influenza subtype.
Keyword: antibody, egg yolk, influenza, layer chickens, serum