Judul: Spatial Clustering Berbasis Densitas untuk Persebaran Titik Panas sebagai Indikator Kebakaran Hutan dan Lahan Gambut di Sumatera
Abstrak: Titik panas merupakan salah satu indikator kebakaran hutan dan lahan yang banyak digunakan untuk pengembangan sistem peringatan dini bahaya kebakaran dengan tujuan untuk melakukan pencegahan, pengendalian dan pemantauan kerusakan serta kebakaran di daerah yang memiliki resiko kebakaran yang tinggi seperti lahan gambut. Data mining sesuai untuk diterapkan dalam proses analisis data persebaran titik panas berukuran besar. Salah satu penerapan metode data mining untuk menganalisis data spasial adalah clustering. Penelitian ini menerapkan algoritme DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering Algorithm with Noise) yang merupakan algoritme pengelompokan yang didasarkan pada kerapatan data untuk membentuk cluster pada data titik panas kebakaran hutan di Sumatera tahun 2002 dan 2013 dengan tujuan untuk menentukan daerah dimana titik panas terjadi dalam kerapatan tinggi di areal lahan gambut pulau Sumatera. Terdapat empat tahapan penelitian. Pertama, praproses data titik panas dan data lahan gambut. Kedua, clustering data titik panas menggunakan algoritme DBSCAN. Ketiga, evaluasi hasil clustering. Keempat, melakukan analisis cluster berdasarkan karakteristik fisikal dari lahan gambut untuk memperoleh informasi titik panas yang terdapat di dalam areal lahan gambut. Hasil pengujian menunjukan bahwa, pada tahun 2002, areal lahan gambut yang memiliki kepadatan titik panas tertinggi di Sumatera terdapat di beberapa wilayah di provinsi Riau dengan nilai densitas mencapai 0.226 km2 dan provinsi Sumatera Selatan dengan nilai densitas mencapai 0.201 km2. Sebaran titik panas di provinsi Riau sebagian besar terdapat di areal jenis lahan gambut Hemists/Saprists (60/40), sangat dalam dan Hemists/Saprists (60/40), sedang dan tersebar merata pada areal dengan ketebalan sedang (100-200 cm), dalam (200-400 cm), dan sangat dalam (> 400 cm). Sedangkan sebaran titik panas di provinsi Riau sebagian besar terdapat di areal gambut dengan jenis Hemists/mineral (90/10), sedang dan didominasi di areal dengan ketebalan sedang (100-200 cm). Penutupan lahan gambut pada kedua wilayah didominasi oleh hutan rawa. Pada tahun 2013, areal lahan gambut yang memiliki kepadatan titik panas tertinggi di Sumatera terdapat di beberapa wilayah di provinsi Riau dengan nilai densitas mencapai 0.226 km2 , dimana sebagian besar titik panas terdapat pada jenis lahan gambut Hemists/Saprists (60/40), sangat dalam dan banyak tersebar di areal gambut dengan ketebalan sangat dalam. Penutupan lahan gambut di wilayah tersebut didominasi oleh hutan rawa. Terjadi perubahan pola distribusi titik panas dan penggunaan lahan gambut dari tahun 2002 ke tahun 2013, dimana pada tahun 2002 sebaran titik panas sebagian besar terdapat di areal lahan gambut dengan ketebalan sedang (100-200 cm) sedangkan pada tahun 2013 sebaran titik panas didominasi di areal gambut dengan ketebalan sangat dalam (> 400 cm).
Keyword: algoritme DBSCAN, clustering, data mining, lahan gambut, titik panas

Judul: Clustering Data Spasial Titik Panas Dengan Kendala Jalan Dan Sungai Di Lahan Gambut Riau
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan di Indonesia mengalami peningkatan setiap tahunnya, dari 2 612,09 Ha pada tahun 2011 menjadi sebesar 44 411,36 Ha pada tahun 2014. Salah satu wilayah yang sering mengalami kebakaran hutan dan lahan, adalah wilayah Riau. Teknik data mining dapat diterapkan untuk menangani serta menganalisa data persebaran titik panas berukuran besar. Penelitian ini menerapkan algoritme CPO-WCC (Clustering in Presence of Obstacles with Computed number of cells) yang merupakan algoritme yang mempertimbangkan kondisi sebenarnya di lingkungan. Dengan memperhatikan jalan dan sungai sebagai hambatannya. Data yang digunakan adalah data titik panas di Provinsi Riau tahun 2014 serta data jalan dan sungai di provinsi Riau. Penelitian ini dilakukan dalam lima tahap. Tahap pertama adalah praproses data titik panas, tahap kedua clustering data titik panas menggunakan algoritme CPO-WCC, dan algoritme DBSCAN. Tahap ketiga adalah evaluasi hasil clustering dari masing-masing algoritme. Tahap keempat adalah melakukan analisa cluster dari kedua algoritme dengan berdasarkan karakteristik fisikal dari lahan gambut. Pada tahapan kelima dilakukan analisa cluster dari kedua algoritme berdasarkan karakteristik data cuaca, serta data sosial ekonomi. Hasil pengujian menunjukan bahwa hasil cluster dari algoritme CPOWCC dan DBSCAN menghasilkan jumlah cluster yang berbeda. Pada cluster terpadat hasil algoritme CPO-WCC, persebaran titik panas terbesar terdapat pada tipe lahan gambut Hemists/Saprists (60/40) dengan tipe kedalaman gambut sangat dalam (> 400 cm) dengan tipe gambut D4 (> 400 cm), dan terletak pada area hutan rawa. Berdasarkan hasil clustering menggunakan algoritme DBSCAN, persebaran titik panas dari cluster terpadat terletak pada tipe lahan gambut Saprists/Hemists (60/40) dengan kedalaman sangat dalam (> 400 cm) dengan tipe gambut D4 (> 400 cm) pada areal lahan gambut hutan rawa. Hasil pengujian berdasarkan data cuaca menunjukan bahwa pada cluster terpadat hasil dari algoritme CPO-WCC, titik panas terbesar pada bulan Maret. Sedangkan pada cluster terpadat hasil dari algoritme DBSCAN persebaran titik panas terbesar terjadi pada Februari. Hasil pengujian berdasarkan data sosial ekonomi menunjukkan bahwa titik panas terbesar pada daerah dengan pendapatan penduduk yang bersumber pada bidang pertanian. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat bermanfaat bagi instansi terkait dalam pengambilan keputusan dalam penanganan kebakaran hutan dan lahan
Keyword: algoritme CPO-WCC, algoritme DBSCAN, clustering, titik panas

Judul: Pemurnian dan karakterisasi protein inhibitor RNA helikase virus hepatitis C
Abstrak: Hepatitis C virus (HCV) infection is the second most common chronic viral infection in the world with global prevalence. This infection is contribution to chronic hepatitis and liver cirrhosis, often leading to hepatocellular carcinoma. There is no effective drug and vaccine available against HCV. The current standard treatment, a combination of pegylated interferon-α with ribavirin, is limited by its suboptimal response rate in a significant patient population, side effects, and affordability. Therefore, development of effective drug is needed. One approach to find out the candidate of antiviral drug is to discover the inhibitor of enzyme that essential for virus replication, such as RNA helicase. Streptomyces chartreusis 5-095 produce the inhibitor of HCV RNA helicase. The aim of this study was to purify the protein inhibitor which has inhibition activity against ATPase activity of RNA helicase HCV from S. chartreusis 5-095. The supernatant of culture S. chartreusis 5-095 exhibited high inhibiton activity against ATPase activity of RNA helicase HCV (approximately 72%) at 10 days of incubation. The extracellular protein inhibitor was partially purified by procedures of precipitation with ammonium sulfate to 65% saturation and gel filtration (Sephadex G50) using methanol water solution (4:6) as an eluen. The purity of protein inhibitor was monitored by SDS PAGE. The protein inhibitor showed a relative molecular mass were estimated to be 14 kDa and increased the purity 23,08 fold than those of the crude protein. The specific activity and IC50 after purification were 13,1338 U/mg and 0,0767 mg/mL, respectively. The activity of purified protein inhibitor showed its stability over pH range from 5-8 and optimum at pH 7,4. The inhibition activity showed its stability up to 70% at temperature 100 oC. The purified protein inhibitor relatively stable its activity at storage in the range of -20 oC to room temperature for 35 days.
Keyword: