Judul: Pengelompokan Data Kabut Asap dan Polutan dari Kebakaran Lahan Gambut di Sumatra SelatanMenggunakan Algoritme K-Means
Abstrak: Kebakaran lahan gambut sering terjadi di Indonesia khususnya di Sumatra dan Kalimantan. Kabut asap yang dihasilkan dari kebakaran lahan gambut dapat menyebabkan gangguan pernapasan sedangkan polutan CO₂ yang dihasilkan dapat menimbulkan efek rumah kaca. Penelitian ini bertujuan mendapatkan pola trajectory kabut asap dari kebakaran lahan gambut di Sumatra Selatan tahun 2015 serta menghitung konsentrasi polutan CO dan CO₂ yang dihasilkan kabut asap menggunakan model hybrid single-particle lagrangian integrated trajectory (HYSPLIT) berbasis command prompt. Algoritme yang digunakan adalah algoritme clustering K-Means. Data yang digunakan adalah data meteorologi dan data sekuens titik panas. Penelitian ini melakukan pengelompokan data kabut asap dan konsentrasi polutan dengan jumlah cluster 5. Hasil penelitian diperoleh bahwa rata-rata konsentrasi polutan secara keseluruhan adalah 145 μg/m³ untuk CO dan 5 400 μg/m³ untuk CO₂ dengan rata-rata ketinggian kabut asap adalah 48.09 m AGL. Ketinggian kabut asap dan kandungan polutan pada kondisi tersebut tergolong sangat berbahaya bagi kesehatan menurut indeks standar pencemar udara (ISPU) karena memiliki tingkat nilai ISPU lebih besar dari 400. Wilayah yang terkena dampak yaitu Sumatra Selatan, Jambi, Riau, Sumatra Barat hingga Malaysia.
Keyword: CO, CO2, HYSPLIT, kabut asap, k-means, trajectory pattern mining

Judul: Clustering Konsentrasi CO dan CO2 dari Kabut Asap Kebakaran Gambut Sumatra Keluaran HYSPLIT Menggunakan Algoritme K-Means
Abstrak: Kebakaran lahan gambut di Indonesia dapat menimbulkan dampak bagi kehidupan manusia seperti timbulnya kabut asap. Oleh karena itu, dilakukan penelitian untuk mencari sebaran konsentrasi polutan CO dan CO2 akibat kebakaran lahan gambut di Sumatra tahun 2015 menggunakan Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) dan algoritme K-Means. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa HYSPLIT dapat digunakan untuk mendapatkan konsentrasi CO dan CO2 dari kabut asap. Clustering menggunakan algoritme K-Means menghasilkan rata-rata konsentrasi polutan tertinggi untuk CO adalah 11.1471 μg/m3 dan CO2 adalah 88.5882 μg/m3. Secara umum polutan memiliki rata-rata konsentrasi 0.0487 μg/m3 untuk CO dan 0.3687 μg/m3 untuk CO2. Konsentrasi polutan tersebut terdapat pada 45 525 (95%) posisi trayektori kabut asap dan menyebar luas dari Riau sampai ke Nanggroe Aceh Darussalam.
Keyword: clustering, HYSPLIT, K-Means, smog, trajectory pattern mining

Judul: Pengujian Virus Newcastle Disease Gen VII Isolat Lapang Sebagai Virus Standar Pada Uji Tantang Vaksin
Abstrak: This study was conducted to determine the standard of Newcastle disease virus Gene VII field isolate as a virus challenge to vaccine test. A virus suspension that has previously been tested by HA test then titrated with EID50 using 30 Specific Pathogen Free (SPF) of 10 day old chicken embryonated eggs. In addition, chicken lethal dose50 (CLD50) test were used to determine the virus titer that could cause 50% death of the chicken population. The CLD50 test was used 25 day-old-chickens (DOC) divided into 5 groups. The virus was diluted from 10-1 to 10-8. The 104 to 10-8 dilution of NDV was infected to every group of chicken via eyedrop and intranasal with 0.1 ml/chicken dosage. Haemagglutination test showed that the allantoic fluid were contain high titers of NDV is 512 HAU. The infective NDV that had been titrated by EID50 test showed the virus titers is 109 EID50/0.1 ml or 1010 EID50/ml and the virus titers of CLD50 test e.i 106.48 CLD50/0.1 ml or 107.48 CLD50/ml. These results can be concluded that the NDV Gene VII field isolates were most appropriate to be used as a standard virus to vaccine test
Keyword: Newcastle Disease Virus Gene VII, HA tes, EID50 test, CLD50 test