Judul: Klasifikasi Kemunculan Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Dan Kalimantan Menggunakan Algoritme K-Nearest Neighbor
Abstrak: Data kemunculan titik panas dianalisis menggunakan metode dalam data mining, yaitu K-Nearest Neighbor (KNN). KNN merupakan metode untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan data training yang terletak paling dekat dengan objek terdekat. Data yang digunakan adalah data titik panas untuk periode 2001-2014 dan data lahan gambut dari tahun 1990-2002. Hasil penelitian menunjukkan bahwa KNN dapat digunakan untuk mengklasifikasikan kemunculan titik panas di Sumatera dan Kalimantan. Akurasi tertinggi hasil klasifikasi pada dataset di Sumatera adalah 97,04% pada tahun 2007 dengan jumlah tetangga (k) adalah 1. Akurasi tertinggi hasil klasifikasi pada dataset di Kalimantan adalah 100% pada tahun 2001, 2003, 2007, dan 2011 dengan (k) adalah 1. Selain itu pada tahun 2005, akurasi tertinggi hasil klasifikasi pada dataset Kalimantan adalah 100% dengan (k) adalah 1 dan (k) adalah 3. Akurasi rata-rata hasil klasifikasi pada dataset di Sumatera adalah 94.14% dan pada dataset di Kalimantan adalah 97.67%. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa algoritme KNN dapat digunakan untuk memprediksi kemunculan titik panas pada lahan gambut di Sumatera dan Kalimantan.
Keyword: kebakaran hutan, klasifikasi, k-Nearest Neighbor, titik panas

Judul: Klasifikasi Kemunculan Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Dan Kalimantan Menggunakan Algoritme Random Forest
Abstrak: Pengelolaan lahan gambut dengan menanam jenis tanaman yang tidak sesuai dengan karakteristik lahan gambut serta kebakaran menyebabkan lahan gambut mengalami degradasi. Titik panas merupakan suatu indikator kebakaran hutan dan lahan,meskipun tidak semua titik panas mengindikasikan kebakaran. Kemungkinan kemunculan titik panas dapat diprediksi berdasarkan karakteristik lahan gambut. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi dari kemunculan titik panas pada lahan gambut di Sumatera dan Kalimantan pada periode 2001 sampai 2014 menggunakan algoritme Random Forest. Algoritme ini merupakan pengembangan dari Classification and Regression Tree (CART). Penerapan algoritme Random Forest pada dataset menghasilkan akurasi rata-rata model klasifikasi tahun 2001 untuk dataset Sumatera sebesar 87.40% dan 72.50% untuk dataset Kalimantan. Model klasifikasi terbaik diterapkan pada data baru tahun 2015. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa 60.80% data titik panas di Sumatera diklasifikasikan benar dan 39.13% data titik panas di Kalimantan diklasifikasikan benar.
Keyword: klasifikasi model prediksi, random forest, titik panas

Judul: Pemurnian dan karakterisasi protein inhibitor RNA helikase virus hepatitis C
Abstrak: Hepatitis C virus (HCV) infection is the second most common chronic viral infection in the world with global prevalence. This infection is contribution to chronic hepatitis and liver cirrhosis, often leading to hepatocellular carcinoma. There is no effective drug and vaccine available against HCV. The current standard treatment, a combination of pegylated interferon-α with ribavirin, is limited by its suboptimal response rate in a significant patient population, side effects, and affordability. Therefore, development of effective drug is needed. One approach to find out the candidate of antiviral drug is to discover the inhibitor of enzyme that essential for virus replication, such as RNA helicase. Streptomyces chartreusis 5-095 produce the inhibitor of HCV RNA helicase. The aim of this study was to purify the protein inhibitor which has inhibition activity against ATPase activity of RNA helicase HCV from S. chartreusis 5-095. The supernatant of culture S. chartreusis 5-095 exhibited high inhibiton activity against ATPase activity of RNA helicase HCV (approximately 72%) at 10 days of incubation. The extracellular protein inhibitor was partially purified by procedures of precipitation with ammonium sulfate to 65% saturation and gel filtration (Sephadex G50) using methanol water solution (4:6) as an eluen. The purity of protein inhibitor was monitored by SDS PAGE. The protein inhibitor showed a relative molecular mass were estimated to be 14 kDa and increased the purity 23,08 fold than those of the crude protein. The specific activity and IC50 after purification were 13,1338 U/mg and 0,0767 mg/mL, respectively. The activity of purified protein inhibitor showed its stability over pH range from 5-8 and optimum at pH 7,4. The inhibition activity showed its stability up to 70% at temperature 100 oC. The purified protein inhibitor relatively stable its activity at storage in the range of -20 oC to room temperature for 35 days.
Keyword: