Judul: Penentuan Nilai Epsilon (Eps) Optimal Pada Algoritme Dbscan Untuk Mengelompokkan Data Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumate
Abstrak: Pemantauan wilayah terjadinya titik panas dapat dilakukan dengan mengetahui penyebaran titik panas yang tersebar acak ataupun mengelompok. DBSCAN merupakan pengelompokkan berbasis kepadatan dari sejumlah data besar yang mengandung noise atau outlier. DBSCAN mempunyai dua parameter yaitu Eps dan MinPts. Akan tetapi, DBSCAN konvensional belum dapat menghasilkan nilai Eps secara optimal. Penelitian ini memodifikasi algoritme DBSCAN pada bahasa pemograman R untuk mendapatkan nilai Eps optimal secara otomatis. Penentuan nilai Eps optimal mengadopsi algoritme DMDBSCAN pada single level density sesuai k-dist plot. Data yang digunakan ialah dataset titik panas pada lahan gambut di Sumatera tahun 2013. Penelitian ini menghasilkan nilai Eps = 0.1118034 dan nilai MinPts = 3. Clustering menggunakan nilai parameter tersebut menghasilkan 43 cluster dan 54 noise dengan runtime sebesar 32.29 detik. Kepadatan titik panas tertinggi terdapat di Provinsi Riau dengan 2112 titik panas.
Keyword: DBSCAN, DMDBSCAN, k-dist plot, kebakaran lahan gambut, titik panas

Judul: Hot Spot Clustering Using the Varied Density Based Algorithm Spatial Clustering Applications with Noise, Hot Spot Clustering Using the Varied Density Based Algorithm Spatial Clustering Applications with Noise
Abstrak: Titik panas merupakan suatu penanda terjadinya kebakaran hutan dan lahan (karhutla) yang mendeteksi suatu lokasi dengan suhu yang relatif lebih tinggi jika dibandingkan dengan sekitarnya. Data mining dapat diterapkan pada analisis persebaran data titik panas dengan ukuran yang besar. Salah satu teknik data mining adalah clustering yang melakukan pengelompokan data berdasarkan kesamaannya. Algoritme clustering DBSCAN menggunakan kerapatan data spatial untuk membentuk suatu cluster dengan parameter jarak spatial (Eps) dan jumlah minimum pada objek (MinPts) yang berada di dalam jarak Eps. Kelebihan pada DBSCAN adalah lebih efektif untuk mengolah basis data spasial yang berukuran besar serta tahan terhadap titik noise. Di sisi lain, metode DBSCAN mempunyai kekurangan ketika cluster memiliki densitas yang bervariasi. Untuk mengatasi kekurangan tersebut, algoritme DBSCAN dimodifikasi untuk menangani densitas yang bervariasi secara otomatis dengan mengadopsi metode variated DBSCAN (VDBSCAN). Penelitian ini bertujuan untuk menentukan cluster titik panas MODIS tahun 2020 menggunakan Varied Density Based Spatial Clustering Applications with Noise (VDBSCAN). Data titik panas adalah data titik panas Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) yang diperoleh dari Fire Information for Resource Management System (FIRMS) National Aeronautics and Space Administration (NASA). Data titik panas yang digunakan adalah wilayah Provinsi Sumatera Selatan. Selanjutnya dilakukan menetukan cluster menggunakan algoritme VDBSCAN dengan parameter Eps i (i = 1, 2, 3, …) dan MinPts. Eps i (i = 1, 2, 3, …) merupakan radius maksimum ketetanggaan titik panas dengan iterasi 1, 2, 3, … didapat dari ambang batas atas dan bawah dari kdist plot. K-dist plot adalah plot dengan melihat perilaku jarak dari suatu titik ke kth tetangga terdekat dan dihitung untuk semua titik data untuk beberapa k, diurutkan dalam urutan menaik, dan kemudian menggunakan nilai yang diurutkan. Selanjutnya dilihat dari perubahan yang signifikan dengan memilih ambang batas atas 20000 meter dan ambang batas bawah 1000 meter, setelah itu diatur perubahan yang signifikan yaitu 100 meter. Setelah menemukan perubahan yang signifikan maka ditetapkan ambang batas atas 19.791,67 meter dan ambang batas bawah 1481,95 meter. Berdasarkan batas bawah dan batas atas tersebut dilakukan 61 iterasi untuk radius Eps i (i = 1, 2, 3, …, n). MinPts yang merupakan jumlah minimum titik panas dalam area ketetanggaan dalam radius Eps i (i = 1, 2, 3, …, n) dengan ditetapkan sebanyak 3. Penelitian ini menghasilkan 33 cluster dengan cluster ke 0 (densitas ditingkat iterasi 1) sampai dengan cluster ke 32 (densitas ditingkat iterasi 60 ) dan poin yang tidak ditandai semua cluster densitas ditingkat iterasi / noise dengan jumlah 58 titik panas. 33 cluster didapat dari hasil Eps i (i = 1, 2, 3, …, n) radius berdasarkan iterasi, setelah itu setiap iterasi radius Eps i (i = 1, 2, 3, …, n) diadopsi menggunakan algoritme DBSCAN dari cluster 0 densitas ditingkat iterasi sampai cluster 32 densitas ditingkat iterasi. Kepadatan (densitas) tertinggi terdapat pada cluster 0 densitas ditingkat iterasi 1 dengan radius / eps 1,48 kilometer dengan menghasilkan 30 cluster dan 179 jumlah titik panas sebesar 120,9 titik panas / km2 dan nilai indeks silhouette tertinggi pada cluster 3 densitas ditingkat iterasi 4 dengan radius 3,3 kilometer menghasilkan 2 cluster dan 8 titik panas dengan nilai 0,9856. Hasil
Keyword: Clustering, Data mining, DBSCAN, Hotspot, VDBSCAN

Judul: Sintesis Flavonol melalui 2’-Hidroksikalkon
Abstrak: Flavonol is a class of flavonoids commonly found in fruits and vegetables. Flavonol is very useful, especially in food sector and health. In this study, flavonol unsubstituted was successfully synthesized from an intermediate material 2’-hydroxychalcone. The 2’-hydroxychalcone was synthesized by Claisen-Schmidt condensation method between o-hydroxyacetophenone and benzaldehyde using 4 different catalysts, namely KOH 60%, solid pellet of KOH-grinding technique, BF3-Et2O, and NaH in DMF. The KOH 60% was the best catalyst, giving the highest yield (57%). Afterward, the flavonol was synthesized in 1-stage oxidation cyclization of o-hydroxyacetophenone using Algar-Flynn-Oyamada (AFO) reaction, giving 76%. The flavonol total yield from 2’-hydroxychalcone was 43%. All synthesized products were characterized by their melting points and their spectra. The success of the synthesis flavonol opens the way to synthesis of useful flavonol derivatives such as quercetin and kaempferol.
Keyword: