Judul: Optimasi Aturan Asosiasi Multidimensi Menggunakan Algoritme Genetika Untuk Klasifikasi Kemunculan Titik Panas
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan adalah suatu permasalahan yang serius di Indonesia. Indikasi kebakaran hutan dan lahan dapat diketahui melalui titik panas yang terdeteksi di suatu lokasi tertentu pada saat tertentu. Titik panas adalah satu piksel daerah yang memiliki suhu tinggi dibandingkan dengan daerah sekitar yang tertangkap oleh sensor satelit. Salah satu upaya pencegahan kebakaran hutan ialah mengetahui karakteristik wilayah terjadinya titik panas dengan menggunakan data mining. Penambangan aturan asosiasi merupakan salah satu metode data mining yang menghasilkan aturan yang bervariasi. Aturan (rule) yang dihasilkan memerlukan suatu algoritme untuk menemukan kemungkinan-kemungkinan dalam mencapai solusi yang optimal. Salah satu solusi optimal yang dapat diterapkan ialah menerapkan metode algoritme genetika. Algoritme genetika menawarkan banyak manfaat dalam berbagai pemecahan masalah optimasi. Penelitian ini menerapkan algoritme genetika untuk membantu mengoptimasi sejumlah aturan asosiasi yang telah ditambang. Melalui algoritme genetika aturan asosiasi multidimensi diekstrak untuk menghasilkan aturan asosiasi yang menarik dari dataset yang bersifat kategori. Aturan dibangkitkan secara sekaligus dan menyeluruh untuk menghasilkan kombinasi yang bervariasi dari aturan asosiasi multidimensi yang dihasilkan secara otomatis. Dari sejumlah aturan yang dihasilkan tersebut kemudian dianalisis untuk mengetahui karakteristik wilayah yang memiliki potensi terjadinya titik panas. Penelitian ini terdiri atas 3 (tiga) tahap yaitu optimasi aturan asosiasi multidimensi menggunakan algoritme genetika, klasifikasi kemunculan titik panas dengan menggunakan algoritme CPAR (Classification Based on Predictive Association Rules) di mana aturan diklasifikasi ke dalam 2 kelas yaitu kelas yang terdapat titik panas dan kelas yang tidak terdapat titik panas. Tahap terakhir adalah evaluasi aturan di mana dilakukan terhadap fitur-fitur spasial yang terdapat dalam aturan. Optimasi dalam algoritme genetika dilakukan melalui tahapan: skema pengkodean, evaluasi fitness, seleksi, pindah silang, mutasi. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini ialah jumlah aturan dapat dikurangi. Jumlah aturan yang dihasilkan yaitu sebanyak 121 pada generasi ke-300 hingga mencapai 108 aturan pada generasi ke-50. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa daerah yang berpotensi timbulnya titik panas yang terdapat pada generasi ke-50 ditemukan pada daerah yang memiliki curah hujan lebih besar dari atau sama dengan 3 mm per hari dan yang memiliki temperatur pada interval 297 Kelvin hingga 298 Kelvin dengan laplace akurasi sebesar 0.76. Pada generasi 150 ditemukan daerah yang memiliki temperatur yaitu pada interval 297 Kelvin hingga 298 Kelvin dengan laplace akurasi sebesar 0.57. Pada generasi 300 ditemukan pada daerah yang memiliki kecepatan angin yaitu pada interval 1 m s-1 hingga 2 m s-1 dengan laplace akurasi sebesar 0.70.
Keyword: algortime apriori, algoritme CPAR, algoritme genetika, aturan asosiasi multidimensi, titik panas

Judul: Klasifikasi Kemunculan Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Dan Kalimantan Dengan Menggunakan Algoritme Pohon Keputusan C5.0
Abstrak: Prediksi kejadian kebakaran hutan dilakukan menggunakan titik panas sebagai indikator kebakaran hutan. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi kemunculan titik panas di lahan gambut di Sumatera dan Kalimantan. Algoritme yang digunakan dalam klasifikasi adalah C5.0 dengan model klasifikasi tree dan rule-based. Penerapan algoritme C5.0 pada dataset kebakaran hutan menghasilkan nilai akurasi terbesar pada dataset Sumatera tahun 2001 dan Kalimantan tahun 2001. Model pohon keputusan pada dataset Sumatera 2001 memiliki akurasi 88.98% dan model berbasis aturan memiliki akurasi 89.83%. Dari model pohon keputusan diperoleh 8 aturan klasifikasi sedangkan model berbasis aturan terdiri atas 7 aturan klasifikasi. Dari dataset Kalimantan 2001 dihasilkan model pohon keputusan dengan akurasi 71.91% dan model berbasis aturan dengan akurasi 71.91%. Dari model pohon keputusan diperoleh 2 aturan klasifikasi dan model berbasis aturan terdiri dari 2 aturan klasifikasi. Model dengan akurasi tertinggi diterapkan pada dataset baru 2015. Akurasi yang dihasilkan pada data baru Kalimantan tahun 2015 sebesar 42.22% dan Sumatera tahun 2015 sebesar 50.99%.
Keyword: C5.0, kebakaran hutan, klasifikasi, pohon keputusan, titik panas

Judul: Buprenorphine and Fischer-344 Rats Post-operative Stress Levels: Impact on Serum Corticosterone Levels.
Abstrak: The use of laboratory animals in experiment often requires surgical operations. Post-operative condition often associated with pain and stress. Preemptive analgesia and post operative treatment with buprenorphine can reduce post operative pain and stress and prevent prolonged pain. Therefore, the aim of the present study was to test the hypothesis that pre operative treatment of buprenorphine reduces stress and suppresses the pre-operative serum corticosterone levels in Fischer 344 rats. A total of 14 adult male Fischer 344 (F344/Sca) rats permanently catheterized in artery carotis communis were used. During 94 hour post-operatively the blood sample was collected at specific time point using Accusampler®, an automated blood sampling. Corticosterone levels were quantified with ELISA method using sheep polyclonal antibody to corticosterone. Buprenorphine is effective as pre-emptive analgesia in F344 strain. However the dose is higher than what has been reported in Sprague Dawley strain. Buprenorphine 1.0 mg/kg significantly suppressed serum corticosterone levels immediately after rats regain consciousness. Rats in buprenorphine 1.0 mg/kg group were protected from post operative body weight loss and reduced water intake compare to control, nutella, and buprenorphine 0.4 mg/kg group. Quantification of fecal corticosteroid metabolites failed to detect stress in present study.
Keyword: