Judul: Trajectory Polutan Kabut Asap Kebakaran Lahan Gambut di Riau.
Abstrak: Beberapa tahun terakhir sering terjadi kebakaran lahan gambut, terutama di Sumatra dan Kalimantan. Kabut asap dari kebakaran lahan gambut didominasi oleh polutan CO2 dan CO yang merupakan penyumbang terbesar emisi gas rumah kaca dan mempunyai dampak negatif terhadap kesehatan. Ada beberapa cara yang dapat dilakukan untuk mengurangi dampak tersebut, salah satunya dengan memperkirakan pergerakan/trajectory polutan kabut asap. Hal tersebut telah dilakukan pada beberapa penelitian, namun verifikasi hasil dari penelitian tersebut belum dilakukan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memverifikasi trajectory polutan dari penelitian tersebut menggunakan citra satelit Landsat 8 yang diklasifikasi menggunakan algoritme C5.0. Nilai akurasi model terbaik dari hasil klasifikasi pada penelitian ini adalah sebesar 97.589% dengan nilai koefisien Kappa sebesar 0.9706. Rata-rata akurasi hasil verifikasi trajectory polutan dari penelitian sebelumnya dengan menggunakan citra hasil klasifikasi sebesar 69.34% polutan berada di piksel citra yang mengandung asap.
Keyword: algoritme C5.0, citra satelit, kebakaran hutan, klasifikasi, polutan

Judul: Analisis Polutan berdasarkan Citra Satelit Landsat 8
Abstrak: Pada tahun 2015 sebanyak 4 040 ha hutan dan lahan di Riau terbakar. Kebakaran hutan dan lahan menimbulkan kabut asap yang dapat menurunkan kualitas udara. Selain itu, efek dari kabut asap dapat mengurangi jarak pandang dan menyebabkan gangguan kesehatan. Salah satu cara untuk mengurangi dampak kabut asap dengan melakukan simulasi konsentrasi polutan yang disebabkan oleh kabut asap kebakaran hutan. Penelitian ini bertujuan untuk memverifikasi data hasil simulasi kabut asap yang menggunakan WRF-Chem dan ECMWF data server dengan citra satelit Landsat 8. Proses klasifikasi menggunakan algoritme pohon keputusan C5.0 yang menggunakan 4 kelas yaitu kelas awan, asap, terbakar, dan telah terbakar. Hasil proses klasifikasi menghasilkan model berupa aturan yang terdiri atas 6 aturan dengan akurasi model sebesar 100%. Model klasifikasi diterapkan pada data citra Riau yang bertujuan untuk mengelompokkan pixel berdasarkan kelasnya. Data citra Riau hasil klasifikasi digunakan untuk verifikasi data polutan. Hasil proses verifikasi polutan menunjukkan kadar polutan CO dan CO2 terbanyak berada di kelas terbakar. Nilai ISPU untuk polutan CO berada pada kategori sedang menuju tidak sehat dalam asumsi keadaan gas ideal. Penelitian selanjutnya diharapkan untuk menambahkan peta referensi vegetasi agar hasil verifikasi terhadap hasil klasifikasi lebih valid.
Keyword: algoritme C5.0, analisis polutan, citra satelit

Judul: Quality of Eggs Based on Different Age of Chickens from Yong's Farm, Seremban, Malaysia
Abstrak: This study aimed to determine the quality of eggs from different ages of chickens from Yong’s Farm, Seremban, Malaysia. The method used was 60 eggs were collected from three of different ages of chicken; 25 (n=20 eggs), 35 (n=20 eggs) and 58 weeks old (n=20 eggs). The variables included egg weight, shell thickness, yolk color, yolk index, albumen index and Haugh unit. The results showed the highest egg weight was recorded with 58 weeks old chicken. The egg shell thickness found at week 25 week (0,455 ± 0,08 mm), 35 weeks (0,495 ± 0,08 mm) and 58 weeks (0,475 ± 0,08 mm). Yolk color was at the highest mean of.12,6 ± 0,68 (25 weeks) while on week 35 and 58 it ranges between 5,45 ± 0,51 and 5,55 ± 0,51. The yolk index was recorded on week 25 and no specific trends were observed and the yolk index was not significant between 35 and 58 weeks of age. Albumen index was highest at week 25 were (0,129 ± 0,0), week 35 (0,113 ± 0,03) and week 58 (0,088 ± 0,02). The highest HU was recorded at week 25 (94,81 ± 5,33) and decreased to (90,52 ± 6,64) at week 35 and (81,95 ± 6,24) at week 58. It can be concluded that chicken influences both exterior and interior quality, except the yolk color with the quality of eggs decreasing as the age increases.
Keyword: chicken age, external quality, internal quality, Haugh Unit