Judul: Klasifikasi Kemunculan Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Dan Kalimantan Menggunakan Algoritme Naive Bayes
Abstrak: Dampak kebakaran hutan di lahan gambut lebih berbahaya dibandingkan pada lahan kering, karena selain terbakarnya vegetasi di permukaan, lapisan serasah dan meterial gambut ikut terbakar sehingga menghasilkan karbon (CO2) ke atmosfer. Hal ini akan berdampak buruk pada kesehatan manusia, peningkatan gas emisi rumah kaca, dan kegiatan perekonomian masyarakat. Salah satu indikator terjadinya kebakaran hutan adalah titik panas. Penelitian ini menggunakan salah satu teknik data mining yaitu klasifikasi untuk memodelkan kemunculan titik panas pada lahan gambut di Sumatera dan Kalimantan. Permodelan klasifikasi ini dilakukan pada dataset titik panas periode 2001 sampai 2015 dan data lahan gambut menggunakan algoritme Naive Bayes. Karakteristik lahan gambut yang akan dianalisis terdiri dari lahan gambut, kedalaman gambut, dan tutupan lahan. Akurasi tertinggi dari model klasifikasi kemunculan titik panas pada lahan gambut pada dataset tahun 2006 untuk Kalimantan dan dataset tahun 2014 untuk Sumatera adalah sebesar 100%. Model klasifikasi dapat digunakan untuk memprediksi kemunculan titik panas di masa yang akan datang sehingga dapat membantu dalam mencegah kebakaran hutan dan lahan.
Keyword: kebakaran hutan, klasifikasi,, naive bayes, titik panas

Judul: Klasifikasi Kemunculan Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Dan Kalimantan Menggunakan Algoritme Random Forest
Abstrak: Pengelolaan lahan gambut dengan menanam jenis tanaman yang tidak sesuai dengan karakteristik lahan gambut serta kebakaran menyebabkan lahan gambut mengalami degradasi. Titik panas merupakan suatu indikator kebakaran hutan dan lahan,meskipun tidak semua titik panas mengindikasikan kebakaran. Kemungkinan kemunculan titik panas dapat diprediksi berdasarkan karakteristik lahan gambut. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi dari kemunculan titik panas pada lahan gambut di Sumatera dan Kalimantan pada periode 2001 sampai 2014 menggunakan algoritme Random Forest. Algoritme ini merupakan pengembangan dari Classification and Regression Tree (CART). Penerapan algoritme Random Forest pada dataset menghasilkan akurasi rata-rata model klasifikasi tahun 2001 untuk dataset Sumatera sebesar 87.40% dan 72.50% untuk dataset Kalimantan. Model klasifikasi terbaik diterapkan pada data baru tahun 2015. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa 60.80% data titik panas di Sumatera diklasifikasikan benar dan 39.13% data titik panas di Kalimantan diklasifikasikan benar.
Keyword: klasifikasi model prediksi, random forest, titik panas

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: