Judul: Analysis of Publication Documents on CO and CO2 Emission Levels Using the Text Mining Approach
Abstrak: Indonesia adalah negara beriklim tropis yang memiliki luas hutan 125,817 juta ha. Pada tahun 2016 hingga 2021, kebakaran hutan dan lahan (karhutla) di Indonesia mencapai 3,239 juta ha. Karhutla menimbulkan kabut asap yang memengaruhi aktivitas manusia seperti menyebabkan terjadinya infeksi saluran pernapasan akut (ISPA). Karhutla juga mempengaruhi perubahan iklim global sebagai akibat efek rumah kaca. Salah satu upaya meminimalkan dampak kabut asap adalah dengan mengetahui arah kabut asap serta konsentrasi kabut asap dengan membuat model prediksi sebaran trajectory pada aplikasi Haze Trajectory. Konstanta emission rate CO dan CO2 pada aplikasi Haze Trajectory perlu disesuaikan dengan pengkajian literatur yang membahas koefisien, konstanta, maupun konsentrasi emisi CO dan CO2 agar dapat memberi informasi hasil simulasi yang lebih baik. Kajian literatur dilakukan pada 158 artikel yang dikumpulkan dengan kata pencarian carbon dioxide emission rate, carbon monoxide emission rate, CO CO2 emission rate, dan Indonesia emission rate. Artikel yang dikumpulkan merupakan artikel jurnal maupun konferensi yang dipublikasikan pada tahun 2012 hingga 2022. Kumpulan artikel literatur dianalisis dalam bentuk tabulasi untuk mendapatkan informasi nama jurnal, tahun, area studi, konstanta emission rate, dan sebagainya. Kumpulan artikel literatur diekstraksi dengan pendekatan text mining. Clustering hasil ekstraksi dilakukan dengan beberapa metode, yaitu Bisecting K-Means, Regular K-Means, dan UPGMA Clustering. Setiap metode memiliki silhouette score dan jumlah cluster yang berbeda. Bisecting K-Means memiliki silhouette score 0,383 dengan jumlah cluster sebanyak 4. Regular K-Means memiliki 7 cluster dengan silhouette score 0,372. UPGMA Clustering memiliki silhouette score 0,352 dengan 6 cluster. Hasil clustering dievaluasi dan dikomparasi antar metode serta kemudian dianalisis dan dikaitkan dengan tabulasi informasi kumpulan artikel literatur. Analisis hasil clustering memperlihatkan beberapa konstanta emission rate yang berbeda. Penelitian ini mendapatkan konstanta emission rate dengan nilai 0,007488 t/year atau 0,000855 kg/jam CO di Indonesia dan 0,01 t/year hingga 36,575 Mt/year atau 0,0011 hingga 4.175.228,311 kg/jam CO2. Konstanta tersebut akan digunakan dalam aplikasi Haze Trajectory.
Keyword: CO dan CO2, emission rate, forest and land fires, haze, Haze Trajectory

Judul: Clustering Konsentrasi CO dan CO2 dari Kabut Asap Kebakaran Gambut Sumatra Keluaran HYSPLIT Menggunakan Algoritme K-Means
Abstrak: Kebakaran lahan gambut di Indonesia dapat menimbulkan dampak bagi kehidupan manusia seperti timbulnya kabut asap. Oleh karena itu, dilakukan penelitian untuk mencari sebaran konsentrasi polutan CO dan CO2 akibat kebakaran lahan gambut di Sumatra tahun 2015 menggunakan Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) dan algoritme K-Means. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa HYSPLIT dapat digunakan untuk mendapatkan konsentrasi CO dan CO2 dari kabut asap. Clustering menggunakan algoritme K-Means menghasilkan rata-rata konsentrasi polutan tertinggi untuk CO adalah 11.1471 μg/m3 dan CO2 adalah 88.5882 μg/m3. Secara umum polutan memiliki rata-rata konsentrasi 0.0487 μg/m3 untuk CO dan 0.3687 μg/m3 untuk CO2. Konsentrasi polutan tersebut terdapat pada 45 525 (95%) posisi trayektori kabut asap dan menyebar luas dari Riau sampai ke Nanggroe Aceh Darussalam.
Keyword: clustering, HYSPLIT, K-Means, smog, trajectory pattern mining

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: