Judul: Deteksi Pencilan Data Titik Panas Provinsi Riau dengan Metode Clustering Berbasis Kepadatan Menggunakan Algoritme OPTICS
Abstrak: Titik panas merupakan titik yang menunjukkan koordinat suatu area yang memiliki suhu relatif lebih tinggi dibandingkan dengan area sekitarnya. Penyebaran titik panas dapat dijadikan sebagai salah satu indikator terjadinya kebakaran hutan. Pencegahan kebakaran hutan dapat dilakukan dengan cara mendeteksi kemunculan titik panas dan titik pencilan. Penelitian ini bertujuan mendeteksi kemunculan pencilan titik panas di Provinsi Riau menggunakan metode clustering berbasis kepadatan yaitu algoritme OPTICS. Data yang digunakan merupakan data titik panas Provinsi Riau tahun 2001 sampai 2012. Data titik panas dikelompokkan dengan nilai Eps 0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.06, dan 0.1 dengan MinPts satu sampai enam. Algoritme OPTICS tidak menghasilkan cluster secara eksplisit. Algoritme tersebut menghasilkan core distance dan reachability distance sebagai acuan untuk mendeteksi cluster dan pencilan. Berdasarkan hasil implementasi OPTICS pencilan titik panas terbanyak terjadi pada tahun 2007 dengan Eps 0.01 dan MinPts enam, yaitu 906 pencilan titik panas dengan SSE 0.0219. Frekuensi kemunculan pencilan titik panas tertinggi tersebar di Kabupaten Siak sebanyak 38 pencilan titik panas. Kemunculan pencilan titik panas terbanyak terjadi pada bulan Februari.
Keyword: Clustering, Hotspot, OPTICS, Outlier, SSE, Pencegahan kebakaran hutan, Analisis pencilan, Penerapan algoritme optics, Pencilan titik panas, Clustering algoritme

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: The Effect Cassava Leaves Meal in The Diets on Body Weigbt, Percentage of Digestive Tract and Viscera of Mule Duck.
Abstrak: The mule ducks are the crossbreed between common duck females (Anas plathyrhynchos) and muscovy ducks (Cairino moschata) to improve the meat production in order to meet the animal protein requirement of the people. One of the problems in husbandry farming is highly feed cost. This problem can be solved with using highly available local sources and cheapness. Cassava leaves (Manihot esculenta Crantz) is the one local sources which can be used as an alternative feed, because it contains a rather high protein (24.1%) aud vitamin A (10,000-13,000 IU). A highly Hydrocyanide (HCN) as well as crude fiber in the cassava leaves are the limiting factors to be used as poultry diet. The ducks have more ability in digest the crude fiber than chicken. So that, using some cassava leaves in the diet does not make any problem.
Keyword: