Judul: Pengelompokan Sekuens Titik Panas pada Lahan Gambut Sumatra dan Kalimantan Tahun 2014 dan 2015 Menggunakan Algoritme ST-GRID.
Abstrak: Gambut adalah ekosistem yang sangat rentan. Kelalaian dalam penanganan lahan gambut dapat menyebabkan kebakaran lahan secara terus menerus yang dampaknya bahkan merugikan negara. Salah satu upaya penanggulangan dan pencegahan kebakaran lahan gambut adalah dengan pemantauan titik panas yang terjadi secara berurutan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola kebakaran hutan dengan teknik clustering yang diukur dalam aspek spasial dan temporal menggunakan algoritme ST-GRID. Algoritme ST-GRID diimplementasikan menggunakan pernyataan dalam DBMS PostgreSQL dan bahasa pemograman R. Data penelitian yang digunakan adalah data titik panas dalam pola sekuens tahun 2014 dan 2015 untuk lahan gambut di Sumatra dan Kalimantan. Pola spatio-temporal yang banyak ditemukan pada cluster besar pada periode bulanan di Sumatra adalah track karena titik panas terjadi dalam jumlah besar sehingga titik panas berpindah dari satu lokasi ke lokasi lainnya yang berdekatan dan di Kalimantan adalah occasional karena titik panas di beberapa lokasi hanya terjadi dalam waktu yang singkat.
Keyword: kebakaran lahan gambut, spatio-temporal clustering, ST-GRID, titik panas

Judul: Spatio Temporal Clustering Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Menggunakan Proses Pengelompokan Poisson
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan merupakan permasalahan serius dan memiliki dampak yang besar bagi keseimbangan lingkungan. Mengingat dampak dari kebakaran yang sangat merugikan dan faktor penyebab timbulnya kebakaran yang kompleks, maka penting untuk dikembangkan sistem peringatan sejak dini (early warning system) guna pencegahan kebakaran lahan gambut. Indikasi terjadinya kebakaran hutan dan lahan dapat diketahui melalui titik panas yang terdeteksi di suatu lokasi tertentu pada waktu tertentu. Dengan mengetahui pola persebaran penggerombolan titik panas maka dapat diketahui wilayah-wilayah yang memiliki kepadatan titik panas yang tinggi sehingga dapat membantu pihak yang berwenang untuk penguatan implementasi kebijakan dalam pencegahan kebakaran lahan gambut sejak dini. Salah satu pendekatan dalam data mining yang digunakan adalah clustering. Penelitian ini menerapkan pendekatan statistik untuk mengetahui pengelompokan sebaran titik panas secara spasial dan temporal. Dalam penelitian ini metode Kulldorff’s Spatial Scan Statistic (KSS) digunakan untuk clustering titik panas lahan gambut di wilayah Sumatera pada tahun 2001-2014. Data yang digunakan sebagai objek penelitian yaitu data sebaran titik panas dan data sebaran lahan gambut di Pulau Sumatera. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian terdiri dari tujuh tahap yaitu studi literatur, pengumpulan dan analisis data, praproses data, implementasi metode KSS dengan model Poisson untuk menentukan likelihood, penentuan cluster titik panas dengan menggunakan metode KSS, validasi cluster, dan visualisasi clustering. Hasil pengujian menunjukkan bahwa cluster titik panas paling banyak terjadi pada Provinsi Riau dan Sumatera Selatan. Sebaran cluster titik panas di Sumatera berdasarkan tingkat kematangan gambut yaitu pada tahun 2001-2006 didominasi oleh tipe gambut “Hemists (100)” dengan kedalaman “sedang” dan “Hemists/Saprists (60/40)” dengan kedalaman “dalam”. Sedangkan, pada tahun 2007-2014 didominasi oleh “Hemists/Saprists (60/40)” dengan kedalaman “sangat dalam” dan “Hemists/Saprists (60/40)” dengan kedalaman “sedang”. Berdasarkan ketebalan gambut pada tahun 2001-2006 sebaran cluster titik panas di Sumatera didominasi oleh “Sedangμ 100-200 cm (D2)” dan Dalam/tebal (D3) (200-400 cm)”. Sedangkan, pada tahun 2007-2014 didominasi oleh “Dalam/tebal (D3) (200-400 cm)” dan “Sangat Dalam/Sangat Tebalμ >400cm (D4)”. Berdasarkan jenis tutupan lahan, secara umum sebaran cluster titik panas lahan gambut tahun di Sumatera pada tahun 2001–2014 didominasi oleh “hutan rawa” dan tingkat kematangan “hemik”.
Keyword: clustering, hotspot, lahan gambut, pemrosesan poisson, scan statistic

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: