Judul: Deteksi pencilan data titik panas di Provinsi Riau menggunakan algoritme DBSCAN
Abstrak: Indonesia adalah negara kepulauan terbesar yang memiliki masalah kebakaran hutan yang cukup serius. Titik panas atau hotspot adalah indikator kebakaran hutan yang mendeteksi suatu lokasi yang memiliki suhu relatif lebih tinggi dibandingkan suhu di sekitarnya. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk pencegahan adalah dengan mengetahui keberadaan pencilan titik panas. Penelitian ini mendeteksi pencilan titik panas di Provinsi Riau menggunakan algoritme DBSCAN untuk mengetahui persebaran berdasarkan wilayah dan waktunya. Dari hasil clustering menggunakan algoritme DBSCAN dari tahun 2001 hingga 2012 didapatkan kemunculan pencilan terbanyak yaitu pada tahun 2005. Jumlah pencilan titik panas tersebut mencapai 1241 titik dan sum of square error (SSE) sebesar 0.084. Pencilan titik panas tersebut tersebar di 11 kabupaten/kota dan 136 kecamatan. Pada tahun 2005 penyebaran wilayah pencilan titik panas terbanyak di Kabupaten Rokan Hulu dengan jumlah pencilan titik panas mencapai 186 titik. Kemunculan terbanyak pencilan titik panas pada tahun 2005, yaitu pada bulan Agustus, dengan total mencapai 355 titik. Kemunculan terbanyak pada bulan Agustus tersebut terjadi di wilayah Kabupaten Rokan Hulu yang mencapai 97 titik kemunculan.
Keyword: clustering, DBSCAN, Forest fire, Outlier, Hotspot, Algoritme DBSCAN, Frekwensi kemunculan titik api

Judul: Deteksi Pencilan Kontekstual pada Data Titik Panas di Provinsi Riau menggunakan Algoritme K-Medoids
Abstrak: Indonesia memiliki kawasan hutan yang sangat luas, namun hutan di Indonesia memiliki masalah yang terus terulang setiap tahun, yaitu kebakaran hutan. Salah satu wilayah di Indonesia yang sering mengalami kebakaran hutan adalah Provinsi Riau. Salah satu bentuk penanggulangan terhadap bencana kebakaran hutan adalah dengan melakukan pemantauan terhadap sebaran titik panas (hotspot). Penelitian ini bertujuan mendeteksi pencilan kontekstual pada data titik panas di Provinsi Riau dari tahun 2002 sampai 2014 berdasarkan konteks cuaca yaitu curah hujan. Pencilan kontekstual dideteksi menggunakan hasil clustering pada atribut frekuensi titik panas harian dan curah hujan. Metode yang digunakan adalah teknik clustering dengan algoritme k-medoids. Hasil menunjukkan bahwa jumlah pencilan kontekstual yang terdeteksi sebanyak 88 objek. Pencilan ini banyak terjadi pada bulan Februari, Juni, Juli, dan Agustus. Sebagian besar objek-objek yang terdeteksi sebagai pencilan merupakan titik panas yang frekuensi harian tinggi dengan curah hujan juga tinggi. Rata-rata pencilan kontekstual yang terdeteksi adalah sebesar 289 titik panas dengan curah hujan rata-rata 38.39 mm.
Keyword: clustering, kebakaran hutan, k-medoids, pencilan kontekstual, titik panas

Judul: Optimization of Alginate-Chitosan Microcapsules Formation for Leydig Cells Encapsulation
Abstrak: Hypogonadism is a clinical condition characterized by low concentrations of testosterone. It is caused by malfunction of Leydig cells in producing testosterone. Encapsulation method will protect the transplanted cells from the immune system rejection. The aims of this study was to optimize the formation of microcapsules for Leydig cells encapsulation. The microcapsules were made of alginate and chitosan as the first and the second coating agents, respectively. The result showed that the minimum concentration of alginate was 1.5% (w/v) with a viscosity of 33.8 cPs, resulted spherical microcapsules with diameters of 230-270 µm. The optimum concentration of chitosan as the second coating agent was 0.5% (w/v), resulted spherical microcapsule with mechanical stability in 4 hours. Leydig cells can be trapped inside the capsule with a density that proportional with concentration of cells used in the encapsulation.
Keyword: