Judul: Perhitungan Nilai Goodnes of Variance Fit pada Metode Klasifiksi Equal Interval, Quantile dan Standar Deviasi Menggunakan Python
Abstrak: Metode pengklasifikasian data spasial sangat beragam. Masing-masing metode memiliki kekurangan dan kelebihan. Perbandingan metode klasifikasi dari masing-masing jenis pengklasifikasian dilakukan guna menentukan metode yang paling baik digunakan dalam proses klasifikasi data spasial. Metode pengklasifikasian tersebut antara lain adalah natural breaks, quantile, equal interval, geometrical interval, dan standar deviasi yang terdapat dalam ArcGIS. Perbandingan metode klasifikasi dilakukan dengan cara menghitung nilai Goodnes of Variance Fit (GVF). Dari perbandingan metode klasifikasi tersebut masih terdapat kekurangan, yaitu data yang banyak dan proses perhitungan manual membuat proses klasifikasi memakan waktu yang lama. Penelitian ini bertujuan mempercepat proses perhitungan nilai GFV dari masing-masing metode dengan membuat modul-modul pengklasifikasian menggunakan bahasa pemrograman Python sehingga proses perhitungan nilai GVF menjadi lebih mudah dengan waktu yang cepat. Hasil dari penelitian ini ialah modul-modul pengklasifikasian menggunakan bahasa pemrograman Python.
Keyword: ArcGIS, GVF, Python, Spatial Data.

Judul: Comparative analysis of classification methods based Regioclassification Autocorrelation (ACRC) and Non-ACRC for spatial data
Abstrak: Many methods are available for classification of data including spatial data. This makes it difficult to determine which method is best used to classify a set of data. Each method has advantages and disadvantages in classification. This study aims to determine which method is a good classification method is used for spatial data. The method used in this study include natural breaks, quantile, equal interval, geometrical interval, and standard deviation found in ArcGIS. In addition, to compare we also use Autocorrelation based Regioclassification (ACRC). This method has the aspect of the outlier neighbors. Testing to determine the best between the two methods uses Goodness of Variance Fit (GVF) of each method. The results of this study indicate that ACRC is an excellent method used mainly by GVF value of 0.924., Banyak metode untuk pengklasifikasian data termasuk untuk data spasial. Hal ini membuat kesulitan untuk menentukan metode mana yang baik digunakan untuk klasifikasi sekumpulan data. Masing-masing metode memiliki kelebihan dan kekurangan dalam pengklasifikasian. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan metode klasifikasi mana yang baik digunakan untuk data spasial. Metode yang digunakan dalam penelitian ini antara lain adalah natural breaks, quantile, equal interval, geometrical interval, dan standar deviasi yang terdapat dalam ArcGIS. Selain itu, untuk membandingkan digunakan juga Autocorrelation based Regioclassification (ACRC). Metode ini memerhatikan aspek tetangga sehingga terdapat outlier. Pengujian untuk menentukan yang terbaik antara kedua metode tersebut menggunakan Goodness of Variance Fit (GVF) dari masing-masing metode. Hasil dari penelitian ini menunjukkan ACRC merupakan metode yang baik digunakan dengan nilai GVF sebesar 0.924.
Keyword: ACRC, ArcGIS, data spasial, GVF

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: