Judul: Klasifikasi citra satelit pada kebakaran lahan gambut di provinsi riau menggunakan algoritme C4.5 dan C5.0
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki kekayaan hutan terbesar di dunia. Akan tetapi, banyak sekali peristiwa kebakaran hutan yang terjadi khususnya kebakaran hutan gambut. Kebakaran hutan dan lahan gambut di Indonesia mengakibatkan banyak kerugian. Lokasi kebakaran hutan dapat dideteksi dengan indikator titik panas menggunakan remote sensing. Citra satelit tersebut diklasifikasikan menggunakan beberapa algoritme pohon, yaitu C4.5 dan C5.0. Tujuan penelitian ini adalah membangun model klasifikasi menggunakan algoritme C4.5 dan algoritme C5.0 serta mendapatkan klasifikasi data citra satelit lahan menjadi dua kelas (terbakar dan tidak terbakar). Data yang digunakan, yaitu data citra satelit di Kabupaten Rokan Hilir, Provinsi Riau dengan resolusi 30×30 meter pada path 127 dan row 59, data peta lahan gambut, dan data titik panas. Praproses penentuan kelas citra satelit dibantu menggunakan perangkat lunak ILWIS. Hasil penelitian ini menunjukkan algoritme C5.0 menghasilkan akurasi 86.4%, sensitifitas 78.21%, dan spesifitas 100%. Sementara itu, algoritme C4.5 menghasilkan akurasi 86.3%, sensitifitas 78.10%, dan spesifitas 100%.
Keyword: algorithm, C5.0, algorithm,, classification, forest fire, peatland, satellite image

Judul: Klasifikasi Lahan Gambut yang Terbakar di Kabupaten Ogan Komering Ilir Menggunakan Algoritme Random Forest dan Algoritme C5.0.
Abstrak: Kebakaran hutan atau lahan di Indonesia tidak terjadi hanya pada lahan kering saja, tetapi terjadi juga pada lahan basah seperti lahan gambut. Kebakaran di lahan gambut lebih berbahaya dan sulit diatasi dibandingkan dengan kebakaran di daerah non-gambut, selain itu dampak dari kebakaran lahan gambut sangat merugikan masyarakat. Salah satu cara yang memungkinkan kita untuk mengetahui kondisi kebakaran hutan dan lahan gambut adalah dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh. Citra satelit yang dihasilkan dari penginderaan jauh dapat dianalisis melalui proses klasifikasi. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun model klasifikasi menggunakan algoritme Random Forest (RF) dan algoritme C5.0 untuk mengklasifikasikan area lahan gambut sebelum terbakar, terbakar, dan setelah terbakar pada citra satelit Landsat 7 ETM+ dengan tanggal akusisi citra yaitu 6 September 2015. Area yang digunakan adalah Kabupaten Ogan Komering, Provinsi Sumatera Selatan. Model yang dibangun menggunakan 2 algoritme tersebut akan dianalisis untuk mengetahui algoritme yang terbaik dalam mengklasifikasi lahan gambut yang terbakar sehingga dapat dimanfaatkan untuk mengestimasi luasan lahan gambut yang terbakar. Penelitian ini terdiri dari tiga pekerjaan utama yaitu praproses citra satelit, proses klasifikasi citra dan analisis hasil klasifikasi. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa algoritme RF memiliki akurasi terbaik, yaitu sebesar 97.26% dan nilai koefisien Kappa sebesar 0.97. Algoritme C5.0 memiliki akurasi sebesar 97.10% dan nilai Kappa sebesar 0.96 serta menghasilkan 27 aturan yang dapat digunakan untuk mengetahui karakteristik band dari kelas sebelum terbakar, terbakar, dan setelah terbakar pada citra satelit Landsat 7 ETM+. Dari aturan yang dihasilkan dapat diketahui bahwa kelas sebelum terbakar memiliki nilai band 7 lebih besar dari 40 dan lebih kecil dari atau sama dengan 101, band 4 memiliki nilai lebih besar dari 73, dan band 2 memiliki nilai lebih kecil dari atau sama dengan 123. Kelas terbakar memiliki nilai band 7 lebih besar dari 78, band 4 memiliki nilai lebih besar dari 94 dan lebih kecil dari atau sama dengan 149 dan band 2 memiliki nilai lebih besar dari 75. Kelas setelah terbakar memiliki nilai band 7 lebih besar dari 40 dan lebih kecil dari atau sama dengan 166, band 4 memiliki nilai lebih kecil atau sama dengan 119 dan band 2 memiliki nilai lebih kecil dari atau sama dengan 82. Kelas awan memiliki nilai band 4 nilai lebih besar 94, dan band 2 memiliki nilai lebih besar 83. Selain itu, hasil penelitian menunjukan bahwa total estimasi luasan lahan gambut di kabupaten Ogan Komering Ilir, Sumatera Selatan pada tanggal 6 September 2015 dengan menggunakan algoritme C5.0 adalah 7 119.995 km2 pada kelas sebelum terbakar, 689.895 km2 pada kelas terbakar dan 2 155.300 km2 pada kelas setelah terbakar.
Keyword: C5.0, kebakaran hutan, klasifikasi, lahan gambut, Random Forest

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: