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: Model Klasifikasi Daerah Perdagangan Satwa Liar Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Random Forest
Abstrak: Perdagangan satwa liar merupakan sektor perdagangan yang kritikal namun rentan terhadap berbagai bentuk aktivitas yang mampu mengancam keanekaragaman hayati dan keseimbangan ekosistem. Oleh karenanya diperlukan regulasi dan pemantauan yang ketat terkait dengan perdagangan satwa liar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi untuk mengkategorikan daerah-daerah yang rawan terhadap perdagangan satwa liar menggunakan pendekatan machine learning. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data perdagangan satwa liar yang berasal dari database CITES pada periode 2018–2020. Penelitian ini menggunakan teknik K-Means untuk pelabelan data serta Naïve Bayes dan Random Forest untuk mengkategorikan tingkat kerawanan daerah perdagangan satwa liar. Daerah perdagangan satwa liar pada penelitian ini dikategorikan ke dalam tiga kategori kerawanan, yaitu kategori rendah, sedang, dan tinggi. Cara melakukan klasifikasi daerah perdagangan satwa liar dapat dilakukan dengan Naive Bayes dan Random Forest, kemudian untuk mengimplentasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman python sehingga memperoleh hasil sebaran risiko pada tiap negara yang terdapat pada data base. Data yang akan digunakan dalam penelitian ini merupakan data kasus perdagangan satwa liar yang terjadi dari tahun 2018 hingga 2020 di berbagai negara. Data tersebut diunduh dari situs https://trade.cites.org/ dalam format csv (CITES, 2023). Data terdiri dari 16 kolom dan 179.524 baris. Pada tahap analisis data perdagangan satwa liar diantaranya menganalisis hewan yang banyak diperjualbelikan yaitu Acipenser dan terendah adalah Coralium. Bagian tubuh hewan yang diperjualbelikan paling tinggi adalah hati dan terendah adalah ekstrak, negara yang paling banyak melakukan impor perdagangan satwa liar adalah Korea dan paling rendah adalah Qatar, selanjutnya negara yang paling banyak ekspor adalah Perancis dan paling rendah adalah China. Tahun tertinggi yang melakukan perdagangan satwa liar terjadi pada tahun 2020 dan terendah pada 2018. Tahapan selanjutnya adalah tahap praproses data yang merupakan tahapan awal untuk mengubah data input menjadi data dengan format yang tepat dan siap untuk diproses. Praproses data yang dilakukan meliputi tahap data cleaning, data reduction, dan data transformation. Pada penelitian ini juga dilakukan seleksi fitur untuk memilih subset dari fitur yang optimal, dan mengeliminasi variabel yang tidak berhubungan dengan data penelitian. Tahapan selanjutnya adalah tahap clustering yang dilakukan menggunakan algoritma K-Means, yang bertujuan untuk mengelompokkan data yang mirip dan menemukan pola berdasarkan kemiripan (Eshimiakhe et al. 2022). Nilai k dalam clustering ditentukan dengan metode Elbow dan metode Silhouette, di mana nilai Silhouette mengukur kohesi serta separasi dalam kluster, dan semakin kecil nilai Silhouette maka semakin dekat nilai k dengan kluster yang tidak sesuai (Arnita et al. 2020). Setelah melalui tahap clustering selanjutnya dibangun model klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Random Forest. Algoritma Random Forest adalah metode yang dapat meningkatkan hasil akurasi dalam membangkitkan atribut untuk setiap node yang dilakukan secara random, dan hyperparameter tuning untuk mendapatkan parameter terbaik dari RF sehingga RF dapat membentuk model klasifikasi yang baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes mencapai akurasi 92,45 persen, sementara Random Forest mencapai akurasi 98,11 persen. Selain itu penelitian ini juga menampikan visualisasi peta sebaran tingkat kerawanan perdagangan satwa liar. Dari tampilan dibawah ini menggunakan bahasa pemrograman Python dan menggunakan software Visual Studio Code, tahapannya seperti pada alur penelitian dan data dibawah ini 3 kelas yaitu rendah, sedang, tinggi dan
Keyword: perdagangan satwa liar, k-means, klasifikasi, Naïve Bayes, random forest

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: