Judul: Penerapan Regresi Logistik Terboboti Geografis pada Data Titik Panas (Studi Kasus : Provinsi Riau 31 Agustus 2015).
Abstrak: Kebakaran hutan merupakan suatu permasalahan yang belum dapat di atasi dengan baik. Untuk mengatasi kebakaran hutan dapat dilakukan dengan pendeteksian titik panas yang pada gilirannya menjadi titik api. Titik api memiliki keragaman spasial antara satu titik dengan titik lain. Peubah yang dapat mempengaruhi titik api adalah temperatur dan fire radiative power. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan model regresi logistik dan model regresi logitik terboboti geografis dengan fungsi pembobot yaitu fungsi tetap Gaussian, fungsi tetap Bisquare, fungsi adaptif Gaussian, dan fungsi adaptif Bisquare. Hasil kajian menunjukkan bahwa fungsi pembobot terbaik adalah fungsi adaptif Bisquare. Model regresi logistik memiliki nilai AIC sebesar 226.47 dan ketepatan klasifikasi sebesar 76.56%. Model regresi logitik terboboti geografis dengan fungsi adaptif Bisquare memiliki nilai AIC sebesar 212.86 dan ketepatan klasifikasi sebesar 85.35%.
Keyword: analisis titik panas, regresi logistik, regresi logistik terboboti geografis

Judul: Clustering Data Spasial Titik Panas Dengan Kendala Jalan Dan Sungai Di Lahan Gambut Riau
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan di Indonesia mengalami peningkatan setiap tahunnya, dari 2 612,09 Ha pada tahun 2011 menjadi sebesar 44 411,36 Ha pada tahun 2014. Salah satu wilayah yang sering mengalami kebakaran hutan dan lahan, adalah wilayah Riau. Teknik data mining dapat diterapkan untuk menangani serta menganalisa data persebaran titik panas berukuran besar. Penelitian ini menerapkan algoritme CPO-WCC (Clustering in Presence of Obstacles with Computed number of cells) yang merupakan algoritme yang mempertimbangkan kondisi sebenarnya di lingkungan. Dengan memperhatikan jalan dan sungai sebagai hambatannya. Data yang digunakan adalah data titik panas di Provinsi Riau tahun 2014 serta data jalan dan sungai di provinsi Riau. Penelitian ini dilakukan dalam lima tahap. Tahap pertama adalah praproses data titik panas, tahap kedua clustering data titik panas menggunakan algoritme CPO-WCC, dan algoritme DBSCAN. Tahap ketiga adalah evaluasi hasil clustering dari masing-masing algoritme. Tahap keempat adalah melakukan analisa cluster dari kedua algoritme dengan berdasarkan karakteristik fisikal dari lahan gambut. Pada tahapan kelima dilakukan analisa cluster dari kedua algoritme berdasarkan karakteristik data cuaca, serta data sosial ekonomi. Hasil pengujian menunjukan bahwa hasil cluster dari algoritme CPOWCC dan DBSCAN menghasilkan jumlah cluster yang berbeda. Pada cluster terpadat hasil algoritme CPO-WCC, persebaran titik panas terbesar terdapat pada tipe lahan gambut Hemists/Saprists (60/40) dengan tipe kedalaman gambut sangat dalam (> 400 cm) dengan tipe gambut D4 (> 400 cm), dan terletak pada area hutan rawa. Berdasarkan hasil clustering menggunakan algoritme DBSCAN, persebaran titik panas dari cluster terpadat terletak pada tipe lahan gambut Saprists/Hemists (60/40) dengan kedalaman sangat dalam (> 400 cm) dengan tipe gambut D4 (> 400 cm) pada areal lahan gambut hutan rawa. Hasil pengujian berdasarkan data cuaca menunjukan bahwa pada cluster terpadat hasil dari algoritme CPO-WCC, titik panas terbesar pada bulan Maret. Sedangkan pada cluster terpadat hasil dari algoritme DBSCAN persebaran titik panas terbesar terjadi pada Februari. Hasil pengujian berdasarkan data sosial ekonomi menunjukkan bahwa titik panas terbesar pada daerah dengan pendapatan penduduk yang bersumber pada bidang pertanian. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat bermanfaat bagi instansi terkait dalam pengambilan keputusan dalam penanganan kebakaran hutan dan lahan
Keyword: algoritme CPO-WCC, algoritme DBSCAN, clustering, titik panas

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: