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: 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 dengan jumlah 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
Keyword: Clustering, Data mining, DBSCAN, Hotspot, VDBSCAN

Judul: Transplantasi sel testikular ikan gurame pada ikan nila
Abstrak: One of the constraints in the cultivation of giant gouramy is the lack of fry availability, necessitating the development of fry production engineering technology to address these issues. Engineering technology of fry production through the surrogate broodstock generated by testicular cells transplantation technique has been developed in salmonid. Testicular cells transplantation technology requires a suitable recipient that can accept and support the development of spermatogonia donor cell. This study examined the potential of Nile tilapia as a recipient for donor giant gouramy cells by observing its colonization in the gonads of Nile tilapia. Fish donor of 598,82 grams body weight with Gonado Somatic Index (GSI) of 0,013% and spermatogonial cells percentage of 28,22% was used. Testicular cells in amount of 20.000 cells/0,5 μl PBS were injected into peritoneal cavity of 4-day-old tilapia larvae. The success of transplantation and donor cell colonization were analyzed using PCR method with DNA template that have been extracted from tilapia larvae of 1 day post injection and the gonad of 2 months old fish. PCR was performed using a set of specific primer for the giant gouramy growth hormone gene and tilapia β-actin as an internal control of DNA loading. PCR results showed that the transplanted tilapia has a DNA band in the same size with giant gouramy, and not in untransplanted control. The success rate of transplantation in larvae was 100% (5/5) and the percentage of individual recipients containing donor cells in their gonad was 60% (3/5). This indicates that donor cells from giant gouramy was successfully injected and can be colonized in the gonads of Nile tilapia, so the Nile tilapia potentially be used as recipient for giant gouramy testicular cells transplantation. Further analysis needs to be conducted to observe the ability of spermatogonial cells develop into sperm and eggs in the gonad of tilapia recipient.
Keyword: