Judul: Deteksi Pencilan Data Titik Panas Provinsi Riau dengan Metode Clustering Berbasis Kepadatan Menggunakan Algoritme OPTICS
Abstrak: Titik panas merupakan titik yang menunjukkan koordinat suatu area yang memiliki suhu relatif lebih tinggi dibandingkan dengan area sekitarnya. Penyebaran titik panas dapat dijadikan sebagai salah satu indikator terjadinya kebakaran hutan. Pencegahan kebakaran hutan dapat dilakukan dengan cara mendeteksi kemunculan titik panas dan titik pencilan. Penelitian ini bertujuan mendeteksi kemunculan pencilan titik panas di Provinsi Riau menggunakan metode clustering berbasis kepadatan yaitu algoritme OPTICS. Data yang digunakan merupakan data titik panas Provinsi Riau tahun 2001 sampai 2012. Data titik panas dikelompokkan dengan nilai Eps 0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.06, dan 0.1 dengan MinPts satu sampai enam. Algoritme OPTICS tidak menghasilkan cluster secara eksplisit. Algoritme tersebut menghasilkan core distance dan reachability distance sebagai acuan untuk mendeteksi cluster dan pencilan. Berdasarkan hasil implementasi OPTICS pencilan titik panas terbanyak terjadi pada tahun 2007 dengan Eps 0.01 dan MinPts enam, yaitu 906 pencilan titik panas dengan SSE 0.0219. Frekuensi kemunculan pencilan titik panas tertinggi tersebar di Kabupaten Siak sebanyak 38 pencilan titik panas. Kemunculan pencilan titik panas terbanyak terjadi pada bulan Februari.
Keyword: Clustering, Hotspot, OPTICS, Outlier, SSE, Pencegahan kebakaran hutan, Analisis pencilan, Penerapan algoritme optics, Pencilan titik panas, Clustering algoritme

Judul: Deteksi pencilan data titik panas di Provinsi Riau menggunakan algoritme DBSCAN
Abstrak: Indonesia adalah negara kepulauan terbesar yang memiliki masalah kebakaran hutan yang cukup serius. Titik panas atau hotspot adalah indikator kebakaran hutan yang mendeteksi suatu lokasi yang memiliki suhu relatif lebih tinggi dibandingkan suhu di sekitarnya. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk pencegahan adalah dengan mengetahui keberadaan pencilan titik panas. Penelitian ini mendeteksi pencilan titik panas di Provinsi Riau menggunakan algoritme DBSCAN untuk mengetahui persebaran berdasarkan wilayah dan waktunya. Dari hasil clustering menggunakan algoritme DBSCAN dari tahun 2001 hingga 2012 didapatkan kemunculan pencilan terbanyak yaitu pada tahun 2005. Jumlah pencilan titik panas tersebut mencapai 1241 titik dan sum of square error (SSE) sebesar 0.084. Pencilan titik panas tersebut tersebar di 11 kabupaten/kota dan 136 kecamatan. Pada tahun 2005 penyebaran wilayah pencilan titik panas terbanyak di Kabupaten Rokan Hulu dengan jumlah pencilan titik panas mencapai 186 titik. Kemunculan terbanyak pencilan titik panas pada tahun 2005, yaitu pada bulan Agustus, dengan total mencapai 355 titik. Kemunculan terbanyak pada bulan Agustus tersebut terjadi di wilayah Kabupaten Rokan Hulu yang mencapai 97 titik kemunculan.
Keyword: clustering, DBSCAN, Forest fire, Outlier, Hotspot, Algoritme DBSCAN, Frekwensi kemunculan titik api

Judul: The Effect Cassava Leaves Meal in The Diets on Body Weigbt, Percentage of Digestive Tract and Viscera of Mule Duck.
Abstrak: The mule ducks are the crossbreed between common duck females (Anas plathyrhynchos) and muscovy ducks (Cairino moschata) to improve the meat production in order to meet the animal protein requirement of the people. One of the problems in husbandry farming is highly feed cost. This problem can be solved with using highly available local sources and cheapness. Cassava leaves (Manihot esculenta Crantz) is the one local sources which can be used as an alternative feed, because it contains a rather high protein (24.1%) aud vitamin A (10,000-13,000 IU). A highly Hydrocyanide (HCN) as well as crude fiber in the cassava leaves are the limiting factors to be used as poultry diet. The ducks have more ability in digest the crude fiber than chicken. So that, using some cassava leaves in the diet does not make any problem.
Keyword: