Judul: Klasifikasi Kemunculan Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Dan Kalimantan Menggunakan Algoritme Random Forest
Abstrak: Pengelolaan lahan gambut dengan menanam jenis tanaman yang tidak sesuai dengan karakteristik lahan gambut serta kebakaran menyebabkan lahan gambut mengalami degradasi. Titik panas merupakan suatu indikator kebakaran hutan dan lahan,meskipun tidak semua titik panas mengindikasikan kebakaran. Kemungkinan kemunculan titik panas dapat diprediksi berdasarkan karakteristik lahan gambut. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi dari kemunculan titik panas pada lahan gambut di Sumatera dan Kalimantan pada periode 2001 sampai 2014 menggunakan algoritme Random Forest. Algoritme ini merupakan pengembangan dari Classification and Regression Tree (CART). Penerapan algoritme Random Forest pada dataset menghasilkan akurasi rata-rata model klasifikasi tahun 2001 untuk dataset Sumatera sebesar 87.40% dan 72.50% untuk dataset Kalimantan. Model klasifikasi terbaik diterapkan pada data baru tahun 2015. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa 60.80% data titik panas di Sumatera diklasifikasikan benar dan 39.13% data titik panas di Kalimantan diklasifikasikan benar.
Keyword: klasifikasi model prediksi, random forest, titik panas

Judul: Klasifikasi Kemunculan Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Dan Kalimantan Menggunakan Algoritme K-Nearest Neighbor
Abstrak: Data kemunculan titik panas dianalisis menggunakan metode dalam data mining, yaitu K-Nearest Neighbor (KNN). KNN merupakan metode untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan data training yang terletak paling dekat dengan objek terdekat. Data yang digunakan adalah data titik panas untuk periode 2001-2014 dan data lahan gambut dari tahun 1990-2002. Hasil penelitian menunjukkan bahwa KNN dapat digunakan untuk mengklasifikasikan kemunculan titik panas di Sumatera dan Kalimantan. Akurasi tertinggi hasil klasifikasi pada dataset di Sumatera adalah 97,04% pada tahun 2007 dengan jumlah tetangga (k) adalah 1. Akurasi tertinggi hasil klasifikasi pada dataset di Kalimantan adalah 100% pada tahun 2001, 2003, 2007, dan 2011 dengan (k) adalah 1. Selain itu pada tahun 2005, akurasi tertinggi hasil klasifikasi pada dataset Kalimantan adalah 100% dengan (k) adalah 1 dan (k) adalah 3. Akurasi rata-rata hasil klasifikasi pada dataset di Sumatera adalah 94.14% dan pada dataset di Kalimantan adalah 97.67%. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa algoritme KNN dapat digunakan untuk memprediksi kemunculan titik panas pada lahan gambut di Sumatera dan Kalimantan.
Keyword: kebakaran hutan, klasifikasi, k-Nearest Neighbor, titik panas

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: