Judul: Model Klasifikasi Daerah Perdagangan Satwa Liar Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Random Forest
Abstrak: Perdagangan satwa liar merupakan sektor perdagangan yang kritikal namun rentan terhadap berbagai bentuk aktivitas yang mampu mengancam keanekaragaman hayati dan keseimbangan ekosistem. Oleh karenanya diperlukan regulasi dan pemantauan yang ketat terkait dengan perdagangan satwa liar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi untuk mengkategorikan daerah-daerah yang rawan terhadap perdagangan satwa liar menggunakan pendekatan machine learning. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data perdagangan satwa liar yang berasal dari database CITES pada periode 2018–2020. Penelitian ini menggunakan teknik K-Means untuk pelabelan data serta Naïve Bayes dan Random Forest untuk mengkategorikan tingkat kerawanan daerah perdagangan satwa liar. Daerah perdagangan satwa liar pada penelitian ini dikategorikan ke dalam tiga kategori kerawanan, yaitu kategori rendah, sedang, dan tinggi. Cara melakukan klasifikasi daerah perdagangan satwa liar dapat dilakukan dengan Naive Bayes dan Random Forest, kemudian untuk mengimplentasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman python sehingga memperoleh hasil sebaran risiko pada tiap negara yang terdapat pada data base. Data yang akan digunakan dalam penelitian ini merupakan data kasus perdagangan satwa liar yang terjadi dari tahun 2018 hingga 2020 di berbagai negara. Data tersebut diunduh dari situs https://trade.cites.org/ dalam format csv (CITES, 2023). Data terdiri dari 16 kolom dan 179.524 baris. Pada tahap analisis data perdagangan satwa liar diantaranya menganalisis hewan yang banyak diperjualbelikan yaitu Acipenser dan terendah adalah Coralium. Bagian tubuh hewan yang diperjualbelikan paling tinggi adalah hati dan terendah adalah ekstrak, negara yang paling banyak melakukan impor perdagangan satwa liar adalah Korea dan paling rendah adalah Qatar, selanjutnya negara yang paling banyak ekspor adalah Perancis dan paling rendah adalah China. Tahun tertinggi yang melakukan perdagangan satwa liar terjadi pada tahun 2020 dan terendah pada 2018. Tahapan selanjutnya adalah tahap praproses data yang merupakan tahapan awal untuk mengubah data input menjadi data dengan format yang tepat dan siap untuk diproses. Praproses data yang dilakukan meliputi tahap data cleaning, data reduction, dan data transformation. Pada penelitian ini juga dilakukan seleksi fitur untuk memilih subset dari fitur yang optimal, dan mengeliminasi variabel yang tidak berhubungan dengan data penelitian. Tahapan selanjutnya adalah tahap clustering yang dilakukan menggunakan algoritma K-Means, yang bertujuan untuk mengelompokkan data yang mirip dan menemukan pola berdasarkan kemiripan (Eshimiakhe et al. 2022). Nilai k dalam clustering ditentukan dengan metode Elbow dan metode Silhouette, di mana nilai Silhouette mengukur kohesi serta separasi dalam kluster, dan semakin kecil nilai Silhouette maka semakin dekat nilai k dengan kluster yang tidak sesuai (Arnita et al. 2020). Setelah melalui tahap clustering selanjutnya dibangun model klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Random Forest. Algoritma Random Forest adalah metode yang dapat meningkatkan hasil akurasi dalam membangkitkan atribut untuk setiap node yang dilakukan secara random, dan hyperparameter tuning untuk mendapatkan parameter terbaik dari RF sehingga RF dapat membentuk model klasifikasi yang baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes mencapai akurasi 92,45 persen, sementara Random Forest mencapai akurasi 98,11 persen. Selain itu penelitian ini juga menampikan visualisasi peta sebaran tingkat kerawanan perdagangan satwa liar. Dari tampilan dibawah ini menggunakan bahasa pemrograman Python dan menggunakan software Visual Studio Code, tahapannya seperti pada alur penelitian dan data dibawah ini 3 kelas yaitu rendah, sedang, tinggi dan
Keyword: perdagangan satwa liar, k-means, klasifikasi, Naïve Bayes, random forest

Judul: Development of a Classification System for Classifying Wildlife Trade Vulnerable Areas using K-Means and Decision Tree Approaches
Abstrak: Perdagangan satwa liar memainkan peran penting dalam ekonomi global dan konservasi keanekaragaman hayati. Namun, pengawasan yang ketat diperlukan untuk memastikan bahwa perdagangan ini tetap menjaga keseimbangan ekosistem dan menghindari spesies satwa menuju kepunahan. Upaya penanggulangan yang efektif membutuhkan alat analisis yang efisien untuk mendeteksi area yang berisiko tinggi terhadap perdagangan satwa liar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi daerah kerawanan perdagangan satwa liar dengan menerapkan algoritma k-means clustering dan decision tree untuk mengklasifikasikan daerah-daerah yang rentan terhadap perdagangan satwa liar. K-means clustering digunakan untuk mengelompokkan wilayah-wilayah yang memiliki kesamaan karakteristik, sedangkan algoritma decision tree digunakan untuk klasifikasi wilayah yang rentan perdagangan satwa liar. Hasil simulasi menunjukkan bahwa algoritma k-means berhasil mengelompokkan wilayah-wilayah yang memiliki kesamaan pola. Selanjutnya metode decision tree digunakan untuk mengklasifikasikan lebih lanjut wilayah-wilayah tersebut berdasarkan tingkat kerawanan perdagangan satwa liar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan algoritma k-means clustering dan decision tree menawarkan pendekatan yang efisien untuk mengklasifikasikan wilayah-wilayah yang rentan terhadap perdagangan ilegal satwa liar dengan tingkat akurasi sebesar 96,22%. Selain itu, penelitian ini juga membangun sebuah aplikasi web untuk memberikan informasi wilayah yang rentan terhadap perdagangan satwa liar., Wildlife trade poses a significant threat to biodiversity, disrupting ecosystems and driving many species towards extinction. Effective countermeasures require efficient analytical tools to detect area with high risk of wildlife trade. This study explores the application of k-means clustering and decision tree algorithms in identifying and classifying wildlife trade vulnerability areas. K-means clustering is utilized to group similar areas with common characteristics, while decision tree algorithms is used in the classification and prediction of wildlife trade vulnerability area. Simulation results show that the k-means algorithm has successfully grouped similar areas with common patterns. The decision tree method is used to further classify the areas based on their risk level on wildlife trade. Our results demonstrate that the use of k-means clustering and decision tree algorithms offers an efficient approach for classifying wildlife trade vulnerability areas with an accuracy rate of 96,22%. Furthermore, this research has also embedded the classification model into a web application.
Keyword: System development, classification model, decision tree, k-means, wildlife trade

Judul: Synthesis of Molybdenum Trioxide (MoO3) by Electrochemical Method for Electrochromics Application
Abstrak: Molybdenum trioxide (MoO3) thin films have been deposited on glass substrates by electrochemical method using ammonium heptamolybdate tetrahydrate ((NH4)6Mo7O244H2O). The films were deposited onto glass substrates as the control temperature at 25○C and annealing treatment at 350○C for 30 mins. The MoO3 thin films were investigated by UV-Vis, X-ray diffraction techniques (XRD), Scanning Electron Microscopy (SEM). The JCPDS card show that orthorhombic MoO3 (α- phase) has been formed. Molybdenum trioxide MoO3 formation was also confirmed by JCPDS card no. 35-0609. The SEM photographs revealed that the spherical and rod-like morphology and their grains size increased with increasing of heating temperatures. The measurement results show that the MoO3 thin film prepared at 350°C transmited about 80% of the visible spectrum. The effect of different heat treatments on surface morphology, thickness and optical properties of the films are discussed in this thesis.
Keyword: Institut Pertanian Bogor, Bogor Agricultural University, IPB, Electrophoretics, electrodeposide, electrochromics, electrochromic materials, electrochromic mechanism