Judul: Identifikasi Fire Spot Berdasarkan Pola Sekuens Titik Panas Dan Klasifikasi Area Terbakar Di Lahan Gambut
Abstrak: Indonesia mempunyai lahan gambut terluas diantara negara tropika. Lahan gambut ini memiliki peranan penting yang menunjang kehidupan makhluk hidup. Sayangnya, dewasa ini banyak terjadi kebakaran di lahan gambut yang dapat mengakibatkan dampak buruk bagi lingkungan. Hingga saat ini, kebakaran hutan ditandai dengan kemunculan titik panas. Menurut pakar dan praktisi kebakaran hutan, titik panas yang muncul berurutan dua hingga tiga hari di lokasi yang sama memiliki potensi yang tinggi menjadi kebakaran hutan. Oleh karena itu sequential pattern mining dapat diterapkan untuk mendapatkan pola sekuens titik panas. Namun, kemunculan titik panas tidak selalu menunjukkan terjadinya kebakaran hutan. Sehingga harus dilakukan pengecekan titik panas ke lapangan untuk mengetahui apakah titik panas tersebut merupakan kebakaran hutan atau bukan. Hal ini memerlukan waktu dan biaya yang tidak sedikit terutama untuk daerah yang sulit dijangkau. Oleh karena itu, diperlukan metode validasi pola sekuens kemunculan titik panas yang lebih mudah dan efisien. Metode yang dapat digunakan antara lain dengan mengklasifikasikan data citra satelit. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan pola sekuens kemunculan titik panas menggunakan algortime PrefixSpan, menerapkan aturan pohon keputusan C5.0 dan Spatial Decision Tree (SDT) dari penelitian Thariqa et.al (2016), menerapkan metode maximum likelihood pada data citra satelit untuk mengklasifikasikan area terbakar serta mengidentifikasi fire spot berdasarkan pola sekuens titik panas dan hasil klasifikasi area terbakar. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa data titik panas dari Kementrian Lingkungan Hidup (KLH) tidak menghasilkan pola yang menarik, karena panjangnya hanya 1 item, sedangkan data titik panas dari NASA menghasilkan pola yang menarik karena panjangnya hingga 3 item. Sehingga pola sekuens yang dianalisis lebih lanjut adalah yang berasal dari NASA. Pola sekuens tahun 2014 yang dihasilkan, banyak terdapat di Kalimantan Timur dengan panjang item 2 sebanyak 21 sekuens dan panjang item 3 sebanyak 2 sekuens. Adapun pola sekuens pada tahun 2015, banyak terdapat di Kalimantan Barat dan Kalimantan Tengah. Di Kalimantan Barat, terdapat 14 sekuens yang panjangnya 2 item sedangkan di Kalimantan Tengah terdapat 10 sekuens yang panjangnya 2 item dan 1 sekuens yang panjangnya 3 item. Adapun hasil klasifikasi citra yang paling baik dihasilkan oleh metode maximum likelihood. Berdasarkan klasifikasi area terbakar, diketahui bahwa untuk Pulang Pisau, terdapat 42.78% pola sekuens yang terdapat di area terbakar dan 72.68% pola sekuens yang berada di area buffer dengan radius 1 km. Adapun untuk Palangkaraya, terdapat 78.57% pola sekuens yang terdapat di area terbakar 100% pola sekuens yang berada di area buffer dengan radius 1 km. Serta di Pontianak, 100% pola sekuens terdapat di daerah terbakar serta buffernya. Dari pemaparan tersebut, dapat dikatakan bahwa di Pulang Pisau, Palangkaraya dan Pontianak terdapat 72.68%, 100% dan 100% pola sekuens yang menjadi fire spot.
Keyword: identifikasi firespot, maximum likelihood, PrefixSpan, titik panas

Judul: Pola Asosiasi Data Sekuens Kemunculan Titik Panas dengan Aspek Sosial dan Ekonomi Masyarakat di Lahan Gambut di Sumatra
Abstrak: Setiap tahun hutan Indonesia terdegradasi akibat penebangan liar serta kebakaran hutan dan lahan. Kebakaran hutan dan lahan paling parah terjadi pada jenis lahan gambut. Penelitian bertujuan untuk identifikasi pola berurutan dari titik panas sebagai indikator kebakaran di lahan gambut Sumatra tahun 2014 menggunakan algoritme SPADE. Penelitian ini mendapatkan 25 pola sekuens dengan kejadian minimal dua hari dengan minimum support 1%. Pola sekuens menunjukkan bahwa kejadian berurutan titik panas terjadi di bulan Maret dan April tahun 2014. Pola sekuens yang terbentuk diteliti asosiasinya dengan aspek sosial ekonomi penduduk pada lokasi pola sekuens. Asosiasi tersebut ditentukan menggunakan algoritme Apriori. Penelitian ini mendapatkan 1632 aturan asosiasi yang mengandung lokasi sekuens titik panas. Berdasarkan aturan asosiasi yang dihasilkan, dapat dinyatakan kejadian berurutan titik panas umumnya terjadi di wilayah dengan sumber penghasilan berupa perkebunan, ada kejadian kebakaran hutan selama tahun 2011 hingga 2013, tidak ada kekeringan pada selang tahun yang sama, serta jumlah sekolah sedikit hingga sedang.
Keyword: apriori, association rule mining, sequential pattern mining, spade, titik panas

Judul: Optimization of Alginate-Chitosan Microcapsules Formation for Leydig Cells Encapsulation
Abstrak: Hypogonadism is a clinical condition characterized by low concentrations of testosterone. It is caused by malfunction of Leydig cells in producing testosterone. Encapsulation method will protect the transplanted cells from the immune system rejection. The aims of this study was to optimize the formation of microcapsules for Leydig cells encapsulation. The microcapsules were made of alginate and chitosan as the first and the second coating agents, respectively. The result showed that the minimum concentration of alginate was 1.5% (w/v) with a viscosity of 33.8 cPs, resulted spherical microcapsules with diameters of 230-270 µm. The optimum concentration of chitosan as the second coating agent was 0.5% (w/v), resulted spherical microcapsule with mechanical stability in 4 hours. Leydig cells can be trapped inside the capsule with a density that proportional with concentration of cells used in the encapsulation.
Keyword: