Judul: Pemodelan Prediksi Perdagangan Satwa Liar Menggunakan Algoritma Machine Learning
Abstrak: Perdagangan satwa liar merupakan segala bentuk perdagangan sumber daya hewan maupun tumbuhan liar oleh manusia. Perdagangan satwa liar diindikasikan sebagai salah satu ancaman yang mampu memberikan dampak signifikan bagi keberlangsungan keanekaragaman hayati. Beberapa spesies hewan seperti mamalia dan reptil saat ini terancam punah dengan adanya perdagangan satwa liar. Praktik perdagangan satwa liar banyak ditemukan di berbagai media, termasuk situs internet dikarenakan media ini mudah diakses oleh banyak orang. Namun jika data tersebut diolah secara manual maka dibutuhkan waktu, tenaga dan upaya yang cukup besar. Oleh sebab itu, dibutuhkan sebuah pendekatan berbasis kecerdasan buatan untuk membantu mengolah data perdagangan satwa liar agar daerah yang rawan perdagangan satwa liar dapat diprediksi dengan cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah model yang dapat melakukan prediksi area yang rawan perdagangan satwa liar. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma clustering K-Means untuk melakukan klasifikasi daerah-daerah yang berpotensi melakukan perdagangan satwa liar, serta algoritma K-Nearest Neighbor untuk melakukan prediksi daerah rawan perdagangan satwa liar. Selain itu digunakan metode Market Basket Analysis untuk menentukan apakah terdapat asosiasi kecenderungan komoditas yang diperdagangkan secara bersamaan ke suatu negara. Data yang digunakan merupakan data perdagangan satwa liar pada tahun 2018 hingga 2020 dari berbagai negara. Dengan penggunaan pendekatan clustering, dalam penelitian ini didapatkan 3 wilayah dengan potensi perdagangan satwa liar yaitu rendah, sedang dan tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model prediksi yang dibangun mampu memprediksi wilayah rawan perdagangan satwa liar dengan tingkat akurasi 97% untuk import dan 98% untuk eksport. Dengan metode Market Basket Analysis, pada penelitian ini juga disimpulkan bahwa ada beberapa komoditas yang cenderung diperdagangkan ke negara yang sama seperti Aligator dan Acipenser., Wildlife trade is any sale or exchange of animal or plant resources by humans. This trade is indicated as a threat that causes significant influence on the sustainability of biodiversity. Some species like mammals and reptiles are threatened with extinction due to this wildlife trade. Wildlife trades are often found in several media including websites due to it is one of the most accessible media. However, if the data is processed manually, it requires a lot of time, energy, and effort. Therefore, we need an artificial intelligence-based approach to process wildlife trade data so that the prone areas of wildlife trade can be predicted quickly and accurately. This study aims to develop a model prediction to predict prone areas of wildlife trade. The algorithm used in this study are K-Means clustering algorithm to classify potential areas of wildlife trades, K-nearest neighbor algorithm to build a prediction model of wildlife trade and Market Basket Analysis Algorithm to determine whether there is an association between specific commodities that tend to be traded to or from the same country. Data used in this study is wildlife trade data in 2018 – 2020 from various countries. Using the clustering approach, we obtained 3 levels of area i.e. low, medium, and high. The outcome of this study shows that the prediction model can predict prone areas of wildlife trade with 97% accuracy for import and 98% accuracy for export. Using Market Basket Analysis algorithm, we can conclude that
Keyword: machine learning, K-nearest neighbor, market basket analysis, perdagangan satwa liar, prediksi

Judul: Development of a Classification System for Classifying Wildlife Trade Vulnerable Areas using K-Means and Decision Tree Approaches
Abstrak: Perdagangan satwa liar memainkan peran penting dalam ekonomi global dan konservasi keanekaragaman hayati. Namun, pengawasan yang ketat diperlukan untuk memastikan bahwa perdagangan ini tetap menjaga keseimbangan ekosistem dan menghindari spesies satwa menuju kepunahan. Upaya penanggulangan yang efektif membutuhkan alat analisis yang efisien untuk mendeteksi area yang berisiko tinggi terhadap perdagangan satwa liar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi daerah kerawanan perdagangan satwa liar dengan menerapkan algoritma k-means clustering dan decision tree untuk mengklasifikasikan daerah-daerah yang rentan terhadap perdagangan satwa liar. K-means clustering digunakan untuk mengelompokkan wilayah-wilayah yang memiliki kesamaan karakteristik, sedangkan algoritma decision tree digunakan untuk klasifikasi wilayah yang rentan perdagangan satwa liar. Hasil simulasi menunjukkan bahwa algoritma k-means berhasil mengelompokkan wilayah-wilayah yang memiliki kesamaan pola. Selanjutnya metode decision tree digunakan untuk mengklasifikasikan lebih lanjut wilayah-wilayah tersebut berdasarkan tingkat kerawanan perdagangan satwa liar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan algoritma k-means clustering dan decision tree menawarkan pendekatan yang efisien untuk mengklasifikasikan wilayah-wilayah yang rentan terhadap perdagangan ilegal satwa liar dengan tingkat akurasi sebesar 96,22%. Selain itu, penelitian ini juga membangun sebuah aplikasi web untuk memberikan informasi wilayah yang rentan terhadap perdagangan satwa liar., Wildlife trade poses a significant threat to biodiversity, disrupting ecosystems and driving many species towards extinction. Effective countermeasures require efficient analytical tools to detect area with high risk of wildlife trade. This study explores the application of k-means clustering and decision tree algorithms in identifying and classifying wildlife trade vulnerability areas. K-means clustering is utilized to group similar areas with common characteristics, while decision tree algorithms is used in the classification and prediction of wildlife trade vulnerability area. Simulation results show that the k-means algorithm has successfully grouped similar areas with common patterns. The decision tree method is used to further classify the areas based on their risk level on wildlife trade. Our results demonstrate that the use of k-means clustering and decision tree algorithms offers an efficient approach for classifying wildlife trade vulnerability areas with an accuracy rate of 96,22%. Furthermore, this research has also embedded the classification model into a web application.
Keyword: System development, classification model, decision tree, k-means, wildlife trade

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: