Judul: Model Klasifikasi Potensi Kebakaran Hutan dan Lahan (Karhutla) berdasarkan Data Patroli Karhutla
Abstrak: Salah satu upaya yang dilakukan oleh Kementerian Kehutanan (Kemenhut) untuk mencegah terjadinya kebakaran hutan adalah melaksanakan kegiatan patroli kebakaran hutan dan lahan. Penelitian ini menganalisis data patroli kebakaran hutan yang telah diolah ke dalam basis data spasial pada penelitian sebelumnya dengan teknik klasifikasi menggunakan pohon keputusan. Data yang digunakan adalah data patroli kebakaran hutan dan lahan wilayah Sumatra dan Kalimantan tahun 2016. Klasifikasi dilakukan menggunakan metode pohon keputusan dengan algoritme C5.0 untuk mengetahui potensi terjadinya kebakaran hutan. Model klasifikasi terbaik untuk pohon keputusan memiliki akurasi 86.46% untuk dataset Sumatra dan 93.01% untuk dataset Kalimantan. Karakteristik area titik panas yang berpotensi tinggi terjadi kebakaran hutan pada wilayah Sumatra adalah wilayah dengan kondisi vegetasi yang kering, kedalaman gambut lebih besar dari 4 m, dan jenis vegetasinya adalah sawit. Karakteristik area titik panas yang berpotensi tinggi terjadi kebakaran hutan wilayah Kalimantan adalah area yang memiliki curah hujan berada pada rentang 0 mm sampai dengan 16 mm, kondisi vegetasi pada wilayah titik panas adalah kering, dan arah angin berada pada rentang 80o sampai dengan 280o.
Keyword: model klasifikasi, pohon keputusan, potensi kebakaran hutan dan lahan

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: