Judul: Model Klasifikasi Sekuens Titik Panas Berdasarkan Tipe dan Kedalaman Gambut di Sumatra Menggunakan Algoritme C5.0.
Abstrak: dengan memprediksi kejadian kebakaran hutan. Hal ini dilakukan dengan cara memprediksi titik panas sebagai indikator kebakaran hutan. Titik panas yang muncul secara berurutan selama 2 sampai 5 hari dapat menjadi indikator kuat kebakaran hutan dan lahan. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi kemunculan titik panas dalam pola sekuens di lahan gambut Sumatra tahun 2014 dan 2015. Algoritme yang digunakan dalam proses klasifikasi adalah C5.0 dengan menerapkan model klasifikasi tree dan rule-based. Nilai akurasi dari model klasifikasi pohon keputusan dan model berbasis aturan pada tahun 2014 berturutturut adalah 83.07% dan 80.60%. Nilai akurasi dari model klasifikasi pohon keputusan dan model berbasis aturan pada tahun 2015 berturut-turut adalah 75.32% dan 75.12%. Atribut yang muncul dari hasil model klasifikasi titik panas, yaitu kedalaman lahan gambut, jenis kegunaan tutupan lahan gambut, dan tipe lahan gambut. Titik panas dalam sekuens kemungkinan besar terjadi pada lahan gambut yaitu yang memiliki karakteristik tipe hemik, saprik, atau fibrik; kedalaman gambut dangkal, sedang, atau dalam, dan bisa terjadi di berbagai jenis tutupan lahan gambut.
Keyword: C5.0, klasifikasi, karakteristik, kebakaran hutan, titik panas

Judul: Klasifikasi Kemunculan Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Dan Kalimantan Dengan Menggunakan Algoritme Pohon Keputusan C5.0
Abstrak: Prediksi kejadian kebakaran hutan dilakukan menggunakan titik panas sebagai indikator kebakaran hutan. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi kemunculan titik panas di lahan gambut di Sumatera dan Kalimantan. Algoritme yang digunakan dalam klasifikasi adalah C5.0 dengan model klasifikasi tree dan rule-based. Penerapan algoritme C5.0 pada dataset kebakaran hutan menghasilkan nilai akurasi terbesar pada dataset Sumatera tahun 2001 dan Kalimantan tahun 2001. Model pohon keputusan pada dataset Sumatera 2001 memiliki akurasi 88.98% dan model berbasis aturan memiliki akurasi 89.83%. Dari model pohon keputusan diperoleh 8 aturan klasifikasi sedangkan model berbasis aturan terdiri atas 7 aturan klasifikasi. Dari dataset Kalimantan 2001 dihasilkan model pohon keputusan dengan akurasi 71.91% dan model berbasis aturan dengan akurasi 71.91%. Dari model pohon keputusan diperoleh 2 aturan klasifikasi dan model berbasis aturan terdiri dari 2 aturan klasifikasi. Model dengan akurasi tertinggi diterapkan pada dataset baru 2015. Akurasi yang dihasilkan pada data baru Kalimantan tahun 2015 sebesar 42.22% dan Sumatera tahun 2015 sebesar 50.99%.
Keyword: C5.0, kebakaran hutan, klasifikasi, pohon keputusan, 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: