Judul: Clustering of Maize Productivity Simulation Results Data using the K-Means Method (Case Study: East Java Province)
Abstrak: Permintaan pasar terhadap jagung semakin meningkat seiring dengan adanya pertumbuhan industri pangan. Pemerintah terus mengupayakan peningkatan produksi jagung dalam negeri khususnya di beberapa sentera jagung nasional melalui perluasan areal tanam dan peningkatan produktivitas. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model klasterisasi data produktivitas tanaman jagung luaran model simulasi di Provinsi Jawa Timur menggunakan algoritme k-means. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data hasil simulasi produktivitas jagung di semua wilayah kabupaten/kota di Jawa Timur dari tahun 2013 sampai 2017. Tahapan yang dilakukan pada penelitian terdiri dari praproses data, pembuatan model simulasi tanaman, klasterisasi data produktivitas hasil luaran model simulasi, pengujian model, dan evaluasi hasil clustering. Hasil dari penelitian menunjukan bahwa dengan menggunakan k=3 maka terbentuk tiga segmentasi zona poduktivitas jagung (C1, C2, C3) dengan C1 sebagai kelompok wilayah dengan rata-rata produktivitas jagung tertinggi mencapai lebih dari 7 ton/ha per tahun. Faktor yang memengaruhi produktivitas adalah faktor produksi (varietas, pupuk, pestisida, luas lahan), kondisi iklim dan lingkungan. Evaluasi hasil clustering yang dianalisis menggunakan metode confusion matrix menghasilkan nilai overall accuration sebesar 0.97 yang menunjukan bahwa hasil klastersisasi produktivitas jagung menggunakan metode k-means yang didapatkan dari hasil penelitian dapat digunakan untuk keperluan estimasi wilayah potensial untuk budidaya tanaman jagung di Jawa Timur.
Keyword: clustering, confusion matrix, k-means, model simulasi, produktivitas

Judul: Analysis of Crop Water Requirements and Plant Simulation Model for Maize Crop Productivity in East Java
Abstrak: Jagung merupakan tanaman pangan alternatif penganti tanaman padi, bahanutama untuk industri pakan peternakan unggas, dan bahan baku energi alternatif (biofuel). Pertumbuhan dan perkembangan tanaman jagung sangat bergantungpada faktor iklim, serta mempengaruhi aktivitas tanaman. Penelitian ini bertujuanuntuk menganalisis unsur iklim dan menentukan bulan kering dan bulan basahuntuk mengetahui kebutuhan air tanaman jagung dan model simulasi produktivitas tanaman jagung pada bulan kering dan bulan basah. Penentuanbulan kering dan basah diduga dengan indeks SPI, kebutuhan air tanaman diduga dengan software Cropwat 8.0 dan model simulasi produktivitas tanaman denganmenggunakan microsoft visual basic 2010. Hasil penelitian menunjukkan nilai SPI 1 bulanan terbagi dalam dua periode, yaitu periode basah terjadi pada bulanNovember - April dan periode kering terjadi pada bulan Mei - Oktober. Kebutuhan air tanaman jagung pada bulan basah (November - April) lebih sedikit dibandingkan pada bulan kering (Mei - Oktober). Tanaman jagung membutuhkanair yang banyak pada fase Mid-Season dan fase crop development, Sedangkanpada fase Initial dan fase Late-season memiliki kebutuhan air tanaman yang lebihsedikit. Hasil model produktivitas menunjukkan pertambahan biomassa tanamanjagung pada bulan basah lebih tinggi dibandingkan bulan kering karena curahhujan efektif yang cukup dan suhu yang optimum untuk pertumbuhan danperkembangan tanaman jagung.
Keyword: cropwat, corn, plant productivity, Rainfall, SPI

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: