Judul: Aplikasi Klasifikasi Berbasis Web untuk Data Kebakaran Hutan Menggunakan Framework Shiny dan Algoritme C5.0
Abstrak: Kebakaran hutan merupakan ancaman bagi ekosistem dan lingkungan karena dampak yang dihasilkan sangat merugikan. Setiap tahun terjadi penambahan titik panas sebagai indikator kebakaran hutan di wilayah Indonesia, salah satunya Provinsi Riau. Untuk memprediksi kemunculan titik panas, dibangun sebuah aplikasi berbasis web berdasarkan karakteristik wilayah menggunakan framework Shiny. Algoritme klasifikasi yang digunakan adalah algoritme C5.0 yang menghasilkan model klasifikasi berupa pohon keputusan dan model berbasis aturan. Framework Shiny dibangun dengan fungsi reactivity yang ketika terjadi perubahan input, server akan menghasilkan output berdasarkan perubahan tersebut. Klasifikasi dilakukan pada dataset kebakaran hutan di wilayah Rokan Hilir di Provinsi Riau pada tahun 2008. Dataset terdiri atas sepuluh variabel penjelas (data fisik, data cuaca, dan data sosial-ekonomi) dan satu variabel target (data titik panas dan data bukan titik panas). Penerapan algoritme C5.0 pada dataset kebakaran hutan menghasilkan model pohon keputusan dengan akurasi 72.72% dan model berbasis aturan dengan akurasi 73.51%. Dari model pohon keputusan diperoleh 16 aturan klasifikasi sedangkan model berbasis aturan terdiri atas 15 aturan klasifikasi.
Keyword: C5.0, Classification, Forest fires, Framework Shiny, Hotspots, Prediksi titk panas, Usability aplikasi

Judul: Klasifikasi Kemunculan Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Dan Kalimantan Dengan Menggunakan Algoritme Pohon Keputusan C5.0
Abstrak: Prediksi kejadian kebakaran hutan dilakukan menggunakan titik panas sebagai indikator kebakaran hutan. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi kemunculan titik panas di lahan gambut di Sumatera dan Kalimantan. Algoritme yang digunakan dalam klasifikasi adalah C5.0 dengan model klasifikasi tree dan rule-based. Penerapan algoritme C5.0 pada dataset kebakaran hutan menghasilkan nilai akurasi terbesar pada dataset Sumatera tahun 2001 dan Kalimantan tahun 2001. Model pohon keputusan pada dataset Sumatera 2001 memiliki akurasi 88.98% dan model berbasis aturan memiliki akurasi 89.83%. Dari model pohon keputusan diperoleh 8 aturan klasifikasi sedangkan model berbasis aturan terdiri atas 7 aturan klasifikasi. Dari dataset Kalimantan 2001 dihasilkan model pohon keputusan dengan akurasi 71.91% dan model berbasis aturan dengan akurasi 71.91%. Dari model pohon keputusan diperoleh 2 aturan klasifikasi dan model berbasis aturan terdiri dari 2 aturan klasifikasi. Model dengan akurasi tertinggi diterapkan pada dataset baru 2015. Akurasi yang dihasilkan pada data baru Kalimantan tahun 2015 sebesar 42.22% dan Sumatera tahun 2015 sebesar 50.99%.
Keyword: C5.0, kebakaran hutan, klasifikasi, pohon keputusan, 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: