Judul: Analisis Trayektori Kabut Asap dari Kebakaran Lahan Gambut di Provinsi Riau menggunakan Algoritme Clustering Dbscan dan K-Means
Abstrak: Kabut asap merupakan salah satu dampak yang disebabkan oleh kebakaran hutan. Untuk mengetahui seberapa jauh pergerakan kabut asap dan dampak dari kebakaran hutan, pada penelitian ini dilakukan penentuan pola trayektori kabut asap di Provinsi Riau tahun 2015 menggunakan HYSPLIT. Kemudian pola trayektori kabut asap dikelompokkan menggunakan algoritme DBSCAN dan K-Means. Hasil penelitian menunjukkan bahwa diperoleh sebanyak 4 887 lokasi trayektori kabut asap yang cenderung bergerak ke arah Timur Laut dan Barat Laut. Hasil clustering trayektori kabut asap menggunakan DBSCAN menunjukkan bahwa cluster terbesar memiliki 1 429 lokasi dengan ketinggian kabut asap ≤ 10 meter yang dikategorikan berbahaya bagi kehidupan manusia. Lokasi tersebut berada di Riau, Sumatra Utara, dan Malaysia. Hasil clustering trayektori kabut asap menggunakan K-Means menunjukkan bahwa cluster terbesar memiliki 3 702 lokasi trayektori kabut asap dengan rata-rata ketinggian kabut asap yaitu 23.554 m AGL. Lokasi kabut asap tersebut berada di Riau, Sumatra Utara, Malaysia, dan Selat Malaka.
Keyword: clustering, DBSCAN, HYSPLIT, kabut asap, K-Means, trajectory pattern mining

Judul: Analisis Clustering Konsentrasi Polutan Kabut Asap Kebakaran Lahan Gambut di Provinsi Riau Menggunakan Metode KMeans
Abstrak: Kebakaran lahan gambut merupakan peristiwa yang cukup sering terjadi di Indonesia. Salah satu dampak yang ditimbulkan kebakaran lahan gambut adalah kabut asap. Kabut asap mengandung polutan yang dapat membahayakan lingkungan sekitar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis konsentrasi polutan dari kebakaran lahan gambut yang terjadi di Provinsi Riau tahun 2015 dalam 6 periode berdasarkan sekuens titik panas yaitu 9-11 Juli, 22-23 Juli, 26-29 Juli, 30 Agustus-1 September, 1-2 September dan 21-22 Oktober. Simulasi dilakukan untuk Provinsi Riau. Data konsentrasi polutan dihasilkan dari simulasi dengan menggunakan WRF-Chem. Polutan yang digunakan pada penelitian ini adalah polutan CO, CO2, CH4, PM2.5, dan PM10. Data polutan didapatkan dari Fire INventory from NCAR (FINN). Data polutan kemudian dikelompokkan dengan algoritme K-Means. Pada ketinggian kurang dari 20 meter, daerah yang ada pada cluster dengan nilai centroid tertinggi adalah Rokan Hilir, Indragiri Hilir, Siak, Bengkalis, Dumai, Pelalawan, dan Kepulauan Meranti. Simulasi WRF-Chem pada penelitian ini menunjukkan tidak ada polutan yang melebihi tingkat bahaya di Provinsi Riau pada semua periode
Keyword: K-Means, kabut asap, polusi udara, WRF-Chem

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: