Judul: Hot Spot Clustering Using the Varied Density Based Algorithm Spatial Clustering Applications with Noise, Hot Spot Clustering Using the Varied Density Based Algorithm Spatial Clustering Applications with Noise
Abstrak: Titik panas merupakan suatu penanda terjadinya kebakaran hutan dan lahan (karhutla) yang mendeteksi suatu lokasi dengan suhu yang relatif lebih tinggi jika dibandingkan dengan sekitarnya. Data mining dapat diterapkan pada analisis persebaran data titik panas dengan ukuran yang besar. Salah satu teknik data mining adalah clustering yang melakukan pengelompokan data berdasarkan kesamaannya. Algoritme clustering DBSCAN menggunakan kerapatan data spatial untuk membentuk suatu cluster dengan parameter jarak spatial (Eps) dan jumlah minimum pada objek (MinPts) yang berada di dalam jarak Eps. Kelebihan pada DBSCAN adalah lebih efektif untuk mengolah basis data spasial yang berukuran besar serta tahan terhadap titik noise. Di sisi lain, metode DBSCAN mempunyai kekurangan ketika cluster memiliki densitas yang bervariasi. Untuk mengatasi kekurangan tersebut, algoritme DBSCAN dimodifikasi untuk menangani densitas yang bervariasi secara otomatis dengan mengadopsi metode variated DBSCAN (VDBSCAN). Penelitian ini bertujuan untuk menentukan cluster titik panas MODIS tahun 2020 menggunakan Varied Density Based Spatial Clustering Applications with Noise (VDBSCAN). Data titik panas adalah data titik panas Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) yang diperoleh dari Fire Information for Resource Management System (FIRMS) National Aeronautics and Space Administration (NASA). Data titik panas yang digunakan adalah wilayah Provinsi Sumatera Selatan. Selanjutnya dilakukan menetukan cluster menggunakan algoritme VDBSCAN dengan parameter Eps i (i = 1, 2, 3, …) dan MinPts. Eps i (i = 1, 2, 3, …) merupakan radius maksimum ketetanggaan titik panas dengan iterasi 1, 2, 3, … didapat dari ambang batas atas dan bawah dari kdist plot. K-dist plot adalah plot dengan melihat perilaku jarak dari suatu titik ke kth tetangga terdekat dan dihitung untuk semua titik data untuk beberapa k, diurutkan dalam urutan menaik, dan kemudian menggunakan nilai yang diurutkan. Selanjutnya dilihat dari perubahan yang signifikan dengan memilih ambang batas atas 20000 meter dan ambang batas bawah 1000 meter, setelah itu diatur perubahan yang signifikan yaitu 100 meter. Setelah menemukan perubahan yang signifikan maka ditetapkan ambang batas atas 19.791,67 meter dan ambang batas bawah 1481,95 meter. Berdasarkan batas bawah dan batas atas tersebut dilakukan 61 iterasi untuk radius Eps i (i = 1, 2, 3, …, n). MinPts yang merupakan jumlah minimum titik panas dalam area ketetanggaan dalam radius Eps i (i = 1, 2, 3, …, n) dengan ditetapkan sebanyak 3. Penelitian ini menghasilkan 33 cluster dengan cluster ke 0 (densitas ditingkat iterasi 1) sampai dengan cluster ke 32 (densitas ditingkat iterasi 60 ) dan poin yang tidak ditandai semua cluster densitas ditingkat iterasi / noise denganjumlah 58 titik panas. 33 cluster didapat dari hasil Eps i (i = 1, 2, 3, …, n) radius berdasarkan iterasi, setelah itu setiap iterasi radius Eps i (i = 1, 2, 3, …, n) diadopsi menggunakan algoritme DBSCAN dari cluster 0 densitas ditingkat iterasi sampai cluster 32 densitas ditingkat iterasi. Kepadatan (densitas) tertinggi terdapat pada cluster 0 densitas ditingkat iterasi 1 dengan radius / eps 1,48 kilometer dengan menghasilkan 30 cluster dan 179 jumlah titik panas sebesar 120,9 titik panas / km2 dan nilai indeks silhouette tertinggi pada cluster 3 densitas ditingkat iterasi 4 dengan radius 3,3 kilometer menghasilkan 2 cluster dan 8 titik panas dengan nilai 0,9856. Hasil dari
Keyword: Clustering, Data mining, DBSCAN, Titik panas, VDBSCAN

Judul: Incremental spatio temporal density based clustering pada data titik panas.
Abstrak: Titik panas adalah salah satu indikator kebakaran hutan dan lahan yang banyak digunakan untuk pengembangan sistem peringatan dini kebakaran dalam rangka pengendalian, pencegahan dan pemantauan kebakaran hutan di daerah yang memiliki risiko kebakaran tinggi seperti lahan gambut. Data mining dapat diterapkan untuk menganalisis data titik panas yang besar. Salah satu metode data mining untuk menganalisis data spasial dan temporal adalah Incremental spatio temporal density based clustering. Incremental spatio temporal density based clustering merupakan pengembangan dari algoritme ST-DBSCAN. penelitian ini bertujuan untuk: 1) merancang algoritme incremental spatio temporal density based clustering 2) untuk menerapkan algoritme incremental spatio temporal density based clustering pada data titik panas di Sumatera 2015. Parameter yang digunakan dalam algoritme ini adalah eps1, eps2, dan MinPts. Eps1 adalah parameter jarak untuk fitur spasial yang mewakili radius maksimum eps neighborhood. Eps2 adalah kesamaan ukuran nilai non spasial yaitu waktu dalam penelitian ini. MinPts adalah jumlah titik minimum objek yang berada pada eps neighborhood eps1 dan eps2. Penelitian ini menggunakan Medoids sebagai objek representatif dari cluster awal. Proses incremental spatio temporal density based clustering diterapkan pada database dinamis untuk memperbarui cluster awal. Incremental spatio temporal density based clustering memiliki fungsi utama yaitu memperbaharui data cluster dengan mempertimbangkan data baru yang termasuk dalam dataset tanpa proses clustering awal dari dataset yang ada. Implementasi algoritme akan mempengaruhi pembentukan outlier, memperbarui cluster yang ada, menciptakan cluster baru dan outlier. Outlier yang dihasilkan dari algoritme tersebut kemudian dikelompokkan menggunakan algoritme ST-DBSCAN untuk membuat cluster baru. Proses pengelompokan harus memenuhi parameter eps1 dan eps2 yang telah ditentukan dalam proses pengelompokan awal. Penelitian ini telah menerapkan Incremental spatio temporal density based clustering pada data titik panas di Sumatera 2015 untuk menganalisis kinerja algoritme. Hasil yang diperoleh adalah pembentukan outlier; penambahan cluster baru, dan penambahan jumlah anggota cluster lama di database titik panas Sumatra 2015. Algoritme diimplementasikan pada dataset titik panas pada periode April sampai Mei 2015 dan September sampai Oktober 2015 dengan eps1 0,1, eps2 3, 7, 30 dan minpts 5. Hasil yang diperoleh adalah 126 titik panas baru dimasukkan ke cluster lama sebagai anggota baru cluster. Cluster titik panas dapat digunakan oleh pihak terkait dalam pencegahan kebakaran.
Keyword: Clustering, DBSCAN, Incremental spatio temporal Density Based, Medoids, ST-DBSCAN.

Judul: Kawin Berulang Pada sapi, Kausa Kuman Aspesifik Dan Pengobatannya
Abstrak: Kawin berulang pada sapi betina adalah merupakan bantuk atau geja1a inferti1itas, dimana sapi-sapi yang menderita kawin beru1ang tersebut mempunyai siklus berahi yang normal atau hampir normal dan sudah dikawinkan dua ka1i atau 1ebih dengan pejantan atau semen pejantan fertil, tapi tetap belum bisa bunting. Pemeriksaan klinis terhadap sapi tersebut tidak memberikan gambaran tertentu yang dapat menerangkan kegaga1an konsepsi yang dialami (Roberts, 1971).
Keyword: