Judul: Deteksi pencilan titik panas Provinsi Riau menggunakan algoritme local outlier factor
Abstrak: Kebakaran hutan terjadi di Indonesia setiap tahun. Pada tahun 2013 di Provinsi Riau terdeteksi 15040 titik panas. Pada tahun berikutnya (2014) meningkat menjadi 21361 titik panas. Salah satu upaya untuk pencegahan kebakaran hutan ialah dengan mendeteksi pencilan dari data titik panas. Penelitian deteksi pencilan yang sudah dilakukan yaitu menggunakan algoritme clustering K-means, K-medoids, dan DBSCAN. Ketiga penelitian tersebut hanya mendeteksi pencilan global, belum mendeteksi pencilan lokal. Pencilan lokal memiliki nilai dalam kisaran normal bila dibandingkan dengan nilai pada dataset, tetapi bila dilihat melalui tetangganya, pencilan tersebut memiliki nilai yang menyimpang. Local outlier factor (LOF) adalah salah satu algoritme yang dapat mendeteksi pencilan lokal. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi pencilan lokal pada data titik panas menggunakan algoritme LOF. Data yang digunakan ialah titik panas Provinsi Riau tahun 2001 sampai tahun 2014 dengan jumlah titik panas tertinggi terjadi pada tahun 2005 dan 2014 yaitu sejumlah 11463 dan 11381 titik panas. Pencilan yang dideteksi menggunakan parameter jumlah tetangga k=2. Pencilan yang terdeteksi pada tahun 2005 dan 2014 adalah 1241 dan 189 titik. Pada tahun 2005 pencilan terbanyak berada pada Kota Dumai yaitu 288 pencilan sedangkan pada tahun 2014 jumlah pencilan terbanyak berada pada Kabupaten Bengkalis sebanyak 33 pencilan.
Keyword: forest fires, hotspot, local outlier factor, outlier

Judul: Deteksi pencilan kontekstual pada data titik panas di Provinsi Riau menggunakan algoritme k-means
Abstrak: Kebakaran hutan merupakan salah satu permasalahan lingkungan yang terus berulang dan menjadi suatu ancaman terbesar bagi sumber daya hutan di Indonesia. Salah satu upaya pencegahan kebakaran hutan tersebut adalah dengan mengetahui penyebaran pengelompokan titik panas. Data titik panas yang diperoleh dengan cara penginderaan jauh menggunakan satelit sangat memungkinkan terjadi penyimpangan (pencilan). Penelitian ini bertujuan mendeteksi pencilan kontekstual pada data titik panas di Provinsi Riau dari tahun 2001 sampai 2009 berdasarkan konteks cuaca yaitu curah hujan. Pencilan kontekstual dideteksi menggunakan hasil clustering pada atribut frekuensi titik panas harian dan curah hujan. Metode yang digunakan adalah teknik clustering dengan algoritme k-means. Hasil menunjukkan bahwa jumlah pencilan kontekstual yang terdeteksi sebanyak 54 objek. Pencilan ini banyak terjadi pada bulan Februari, Maret, Juni, Juli, dan Agustus. Sebagian besar objek-objek yang terdeteksi sebagai pencilan merupakan titik panas yang frekuensi harian tinggi dengan curah hujan juga tinggi. Rata-rata dari pencilan kontekstual yang terdeteksi adalah sebesar 65.76 titik panas dengan curah hujan rata-rata 37.15 mm.
Keyword: clustering, contextual outlier, forest fire, hotspot, k-means

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: