Judul: Aplikasi Berbasis Web Untuk Deteksi Pencilan Titik Panas Menggunakan Algoritme Clustering K-Means Dan Framework Shiny
Abstrak: Analisis pencilan data titik panas Provinsi Riau tahun 2011 hingga 2012 sebagai indikator terjadinya kebakaran telah dilakukan, tetapi hal tersebut dirasa kurang membantu dalam upaya pencegahan kebakaran. Hal tersebut dikarenakan hasil dari analisis pencilan hanya dapat digunakan oleh orang tertentu dan tidak dapat dengan mudah dan cepat untuk diakses oleh pengguna. Tujuan penelitian ini adalah membuat aplikasi berbasis web untuk mendeteksi pencilan dan memvisualisaikan pencilan berdasarkan waktu dan lokasi. Deteksi pencilan telah dilakukan pada penelitian sebelumnya dengan menggunakan metode clustering k-means dengan pendekatan pencilan global dan pencilan kolektif pada data titik panas Provinsi Riau tahun 2001 sampai 2012. Pada penelitian ini dibuat aplikasi berbasis web menggunakan framework Shiny dengan bahasa pemrograman R. Aplikasi ini menyediakan beberapa fungsi, yaitu ringkasan dan visualisasi dari data yang dipilih, clustering data titik panas dengan algoritme k-means, visualisasi hasil clustering dan sum square error (SSE), serta menampilkan pencilan global maupun kolektif dan melihat penyebarannya dengan visualisasi pencilan pada peta Provinsi Riau.
Keyword: clustering, k-means, pencilan, Shiny, titik panas

Judul: Deteksi pencilan kontekstual pada data titik panas di Provinsi Riau menggunakan algoritme k-means
Abstrak: Kebakaran hutan merupakan salah satu permasalahan lingkungan yang terus berulang dan menjadi suatu ancaman terbesar bagi sumber daya hutan di Indonesia. Salah satu upaya pencegahan kebakaran hutan tersebut adalah dengan mengetahui penyebaran pengelompokan titik panas. Data titik panas yang diperoleh dengan cara penginderaan jauh menggunakan satelit sangat memungkinkan terjadi penyimpangan (pencilan). Penelitian ini bertujuan mendeteksi pencilan kontekstual pada data titik panas di Provinsi Riau dari tahun 2001 sampai 2009 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-means. Hasil menunjukkan bahwa jumlah pencilan kontekstual yang terdeteksi sebanyak 54 objek. Pencilan ini banyak terjadi pada bulan Februari, Maret, 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 dari pencilan kontekstual yang terdeteksi adalah sebesar 65.76 titik panas dengan curah hujan rata-rata 37.15 mm.
Keyword: clustering, contextual outlier, forest fire, hotspot, k-means

Judul: Korpus Luteum Persisten pada Sapi serta Beberapa Aspek Penanggulangannya
Abstrak: Korpus luteum pada ovarium terbentuk pada hari ke lima atau ke enam setelah ovulasi terjadi. Bila pada uteru tidak terjadi kebuntingan, korpus luteun dinonaktifkan oleh hormon luteolitik yaitu prostaglandin yang dihasilkan dinding uterus. Jika pada uterus terjadi kebuntingan, korpus luteum tetap bertahan pada ovarium dan berfungsi secara normal, disebut korpus luteum graviditatum. Korpus luteum graviditatum aktif pada sapi betina (erti) selama total waktu 320 hari dalan satu tahun.
Keyword: