Judul: Pengembangan Aplikasi Web untuk Klasifikasi Tutupan Lahan
Abstrak: Tutupan lahan seperti hutan dan lahan memiliki peran penting menjaga keseimbangan jumlah karbon untuk mengurangi dampak emisi gas rumah kaca. Pembakaran hutan dan lahan merupakan hal yang biasa dilakukan dalam aktivitas LULUCF. Pada penelitian sebelumnya telah melakukan spatio-temporal analysis untuk mengidentifikasi relasi antara kemunculan titik panas (hotspot) dengan perubahan tutupan lahan. Data titik panas yang dianalisis pada penelitian tersebut merupakan hasil klasifikasi citra menggunakan algoritme C5.0. Namun program penelitian tersebut hanya dapat digunakan pada console sehingga kurang user-friendly. Pada penelitian ini console digantikan dengan aplikasi berbasis web. Aplikasi berbasis web ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman R dan package Shiny. Metode pengembangan aplikasi yang digunakan adalah prototyping yang memiliki lima tahapan yaitu komunikasi, perencanaan cepat, pemodelan rancangan cepat, pembuatan prototipe, penyebaran dan umpan balik. Aplikasi ini menyediakan beberapa fungsi yaitu melakukan konversi citra sampel menjadi fail csv, menggabungkan fail csv sampel, membuat model dan menerapkan model pada data uji. Pembuatan model menghasilkan akurasi tertinggi sebesar akurasi 83.58% dengan koefisien Kappa sebesar 0.79.
Keyword: algoritme c5.0, deforestasi, klasifikasi, LULUCF, Shiny, web

Judul: Pengembangan Modul Estimasi Luas Tutupan Lahan dan Deforestasi Akibat Kebakaran Hutan dan Lahan
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan (karhutla) merupakan salah satu faktor penyebab deforestasi lahan. Pembakaran lahan dapat menjadi awal kegiatan pembukaan lahan baru untuk alih fungsi lahan atau dikenal dengan Land Use, Land Use Change and Forestry (LULUCF). Penelitian sebelumnya telah melakukan perbandingan hasil klasifikasi dua citra Landsat 8 guna mengestimasi perubahan tutupan lahan gambut yang terjadi di Kabupaten Rokan Hilir, Provinsi Riau. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan modul yang mengotomatisasi proses tersebut menggunakan framework Shiny pada pemrograman berbahasa R. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data citra Landsat 8 Provinsi Riau pada tahun 2014 dan 2016 serta citra MCD64A1 Provinsi Riau pada tahun 2015. Sistem ini telah dikembangkan menggunakan metode Adaptive Software Development (ASD). Sistem ini memiliki dua fitur utama yaitu perbandingan luas tutupan lahan dan kalkulasi perubahan tutupan lahan akibat kebakaran. Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa kedua fitur yang dibangun berhasil diimplementasikan. Dengan adanya sistem ini, diharapkan proses estimasi tingkat deforestasi pada lahan gambut dan keterkaitannya dengan karhutla dapat dilakukan dengan cepat.
Keyword: Adaptive Software Development, Deforestasi LULUCF, R, Shiny

Judul: Inducible and constitutive synthesis of penicillinase by staphylococcus aureus
Abstrak: When tested quantitatively for the production of penicillinase, eighteen of one hundred and twenty-two naturally occurring penicillin-resistant staphylococci were classified as constitutive or microconstitutive. Fourteen of the constitutive strains were not typable, the other four were lysed by group III phage. The inducible and constitutive strains of Staphylococcus aureus were resistant to concentrations of mercuric chloride that inhibited strains sensitive to penicillin. Transfer of the penicillinase determinant by transduction from a microconstitutive strain to a sensitive strain resulted in recombinants that produced inducible penicillinase.
Keyword: Staphylococcus aureus, Staphylococcal penicillinase, Bacteriophage