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: Analisis Perbandingan Algoritme Pohon Keputusan Spasial untuk Klasifikasi Area Gambut yang Terbakar di Rokan Hilir Riau
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki lahan gambut terluas di antara negara tropis. Lahan gambut di Indonesia sering mengalami gangguan. Gangguan tersebut adalah peristiwa kebakaran. Kebakaran di lahan/hutan gambut sangat sulit diatasi dibandingkan dengan kebakaran yang terjadi di daerah non gambut. Salah satu cara yang memudahkan kita untuk mengetahui kondisi kebakaran hutan dan lahan gambut adalah dengan pemanfaatan teknologi remote sensing. Citra satelit yang dihasilkan dari remote sensing dapat dimanfaatkan melalui proses klasifikasi. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun model klasifikasi menggunakan algoritme spatial decision tree (SDT), algoritme classification and regression trees (CART), algoritme C5.0, dan algoritme C4.5 untuk mengklasifikasi citra satelit lahan gambut sebelum terbakar, terbakar, dan setelah terbakar. Area yang digunakan adalah Kecamatan Kubu dan Kecamatan Pasir Limau Kapas, Kabupaten Rokan Hilir, Provinsi Riau. Klasifikasi data geografis dengan algoritme pohon keputusan konvensional akan mengabaikan aspek autokorelasi spasial dan secara implisit mengasumsikan data sebagai data independent. Model yang dibangun menggunakan 4 algoritme tersebut akan dianalisis untuk mengetahui algoritme yang terbaik dalam mengklasifikasi lahan gambut yang terbakar. Algoritme SDT diterapkan dengan menambahkan NSAR (Neigborhood Split Autocorrelation Ratio) ke dalam information gain dari algoritme CART. Penambahan NSAR mampu mengurangi noise dan meningkatkan akurasi. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa algoritme C5.0 memiliki akurasi terbaik yaitu sebesar 99.79% dengan 595 aturan dan ukuran pohon sebesar 1603, algoritme C4.5 sebesar 98,89% dengan 1681 aturan dan ukuran pohon sebesar 3363, algoritme pohon keputusan berbasis autokorelasi spasial sebesar 96.39% dengan 11 aturan dan ukuran pohon sebesar 21, dan algoritme CART sebesar 95.67% dengan 8 aturan dan ukuran pohon sebesar 15. Penggunaan algoritme autokorelasi spasial dapat memperbaiki akurasi dari algoritme CART dan dapat mengurangi noise yang terdapat pada hasil klasifikasi algoritme CART. Dari aturan yang dihasilkan dapat diketahui bahwa kelas sebelum terbakar memiliki nilai band 7 lebih kecil dari 72.5, nilai band 4 lebih besar dari 44.5, dan nilai band 2 lebih kecil atau sama dengan 49. Kelas terbakar memiliki nilai band 7 lebih besar dari 51 dan band 4 memiliki nilai lebih kecil dari 43. Kelas setelah terbakar memiliki nilai band 7 antara 36 dan 72.5, band 4 memiliki nilai antara 44.5 dan 70. Kelas non gambut memiliki nilai band 7 lebih kecil atau sama dengan 41, nilai band 4 lebih kecil atau sama dengan 54, nilai band 2 lebih kecil atau sama dengan 49.
Keyword: classification, decision tree, peatland, spatial autocorrelation, spatial decision tree

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: