Judul: Clustering Data Spasial Titik Panas Dengan Kendala Jalan Dan Sungai Di Lahan Gambut Riau
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan di Indonesia mengalami peningkatan setiap tahunnya, dari 2 612,09 Ha pada tahun 2011 menjadi sebesar 44 411,36 Ha pada tahun 2014. Salah satu wilayah yang sering mengalami kebakaran hutan dan lahan, adalah wilayah Riau. Teknik data mining dapat diterapkan untuk menangani serta menganalisa data persebaran titik panas berukuran besar. Penelitian ini menerapkan algoritme CPO-WCC (Clustering in Presence of Obstacles with Computed number of cells) yang merupakan algoritme yang mempertimbangkan kondisi sebenarnya di lingkungan. Dengan memperhatikan jalan dan sungai sebagai hambatannya. Data yang digunakan adalah data titik panas di Provinsi Riau tahun 2014 serta data jalan dan sungai di provinsi Riau. Penelitian ini dilakukan dalam lima tahap. Tahap pertama adalah praproses data titik panas, tahap kedua clustering data titik panas menggunakan algoritme CPO-WCC, dan algoritme DBSCAN. Tahap ketiga adalah evaluasi hasil clustering dari masing-masing algoritme. Tahap keempat adalah melakukan analisa cluster dari kedua algoritme dengan berdasarkan karakteristik fisikal dari lahan gambut. Pada tahapan kelima dilakukan analisa cluster dari kedua algoritme berdasarkan karakteristik data cuaca, serta data sosial ekonomi. Hasil pengujian menunjukan bahwa hasil cluster dari algoritme CPOWCC dan DBSCAN menghasilkan jumlah cluster yang berbeda. Pada cluster terpadat hasil algoritme CPO-WCC, persebaran titik panas terbesar terdapat pada tipe lahan gambut Hemists/Saprists (60/40) dengan tipe kedalaman gambut sangat dalam (> 400 cm) dengan tipe gambut D4 (> 400 cm), dan terletak pada area hutan rawa. Berdasarkan hasil clustering menggunakan algoritme DBSCAN, persebaran titik panas dari cluster terpadat terletak pada tipe lahan gambut Saprists/Hemists (60/40) dengan kedalaman sangat dalam (> 400 cm) dengan tipe gambut D4 (> 400 cm) pada areal lahan gambut hutan rawa. Hasil pengujian berdasarkan data cuaca menunjukan bahwa pada cluster terpadat hasil dari algoritme CPO-WCC, titik panas terbesar pada bulan Maret. Sedangkan pada cluster terpadat hasil dari algoritme DBSCAN persebaran titik panas terbesar terjadi pada Februari. Hasil pengujian berdasarkan data sosial ekonomi menunjukkan bahwa titik panas terbesar pada daerah dengan pendapatan penduduk yang bersumber pada bidang pertanian. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat bermanfaat bagi instansi terkait dalam pengambilan keputusan dalam penanganan kebakaran hutan dan lahan
Keyword: algoritme CPO-WCC, algoritme DBSCAN, clustering, titik panas

Judul: Spatio Temporal Clustering Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Menggunakan Proses Pengelompokan Poisson
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan merupakan permasalahan serius dan memiliki dampak yang besar bagi keseimbangan lingkungan. Mengingat dampak dari kebakaran yang sangat merugikan dan faktor penyebab timbulnya kebakaran yang kompleks, maka penting untuk dikembangkan sistem peringatan sejak dini (early warning system) guna pencegahan kebakaran lahan gambut. Indikasi terjadinya kebakaran hutan dan lahan dapat diketahui melalui titik panas yang terdeteksi di suatu lokasi tertentu pada waktu tertentu. Dengan mengetahui pola persebaran penggerombolan titik panas maka dapat diketahui wilayah-wilayah yang memiliki kepadatan titik panas yang tinggi sehingga dapat membantu pihak yang berwenang untuk penguatan implementasi kebijakan dalam pencegahan kebakaran lahan gambut sejak dini. Salah satu pendekatan dalam data mining yang digunakan adalah clustering. Penelitian ini menerapkan pendekatan statistik untuk mengetahui pengelompokan sebaran titik panas secara spasial dan temporal. Dalam penelitian ini metode Kulldorff’s Spatial Scan Statistic (KSS) digunakan untuk clustering titik panas lahan gambut di wilayah Sumatera pada tahun 2001-2014. Data yang digunakan sebagai objek penelitian yaitu data sebaran titik panas dan data sebaran lahan gambut di Pulau Sumatera. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian terdiri dari tujuh tahap yaitu studi literatur, pengumpulan dan analisis data, praproses data, implementasi metode KSS dengan model Poisson untuk menentukan likelihood, penentuan cluster titik panas dengan menggunakan metode KSS, validasi cluster, dan visualisasi clustering. Hasil pengujian menunjukkan bahwa cluster titik panas paling banyak terjadi pada Provinsi Riau dan Sumatera Selatan. Sebaran cluster titik panas di Sumatera berdasarkan tingkat kematangan gambut yaitu pada tahun 2001-2006 didominasi oleh tipe gambut “Hemists (100)” dengan kedalaman “sedang” dan “Hemists/Saprists (60/40)” dengan kedalaman “dalam”. Sedangkan, pada tahun 2007-2014 didominasi oleh “Hemists/Saprists (60/40)” dengan kedalaman “sangat dalam” dan “Hemists/Saprists (60/40)” dengan kedalaman “sedang”. Berdasarkan ketebalan gambut pada tahun 2001-2006 sebaran cluster titik panas di Sumatera didominasi oleh “Sedangμ 100-200 cm (D2)” dan Dalam/tebal (D3) (200-400 cm)”. Sedangkan, pada tahun 2007-2014 didominasi oleh “Dalam/tebal (D3) (200-400 cm)” dan “Sangat Dalam/Sangat Tebalμ >400cm (D4)”. Berdasarkan jenis tutupan lahan, secara umum sebaran cluster titik panas lahan gambut tahun di Sumatera pada tahun 2001–2014 didominasi oleh “hutan rawa” dan tingkat kematangan “hemik”.
Keyword: clustering, hotspot, lahan gambut, pemrosesan poisson, scan statistic

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: