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: Analisis Pengelompokan Data Polutan Kabut Asap Kebakaran Lahan Gambut di Sumatra Menggunakan Algoritme K-Means dan Openair
Abstrak: Kabut asap dari kebakaran lahan gambut dapat menyebar hingga ke pemukiman penduduk dan membawa polutan yang dapat menurunkan kualitas udara. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kelompok konsentrasi polutan dari kabut asap kebakaran lahan gambut di Sumatra menggunakan Openair dan algoritme k-means pada bulan Juli–November 2015. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CO2 memiliki konsentrasi tertinggi dan PM2.5 memiliki konsentrasi yang terendah. Tingkat konsentrasi polutan tinggi paling banyak terjadi pada bulan Oktober 2015. Clustering menggunakan algoritme k-means menghasilkan rata-rata konsentrasi polutan tertinggi pada cluster 1 yang terjadi di wilayah Sumatra Selatan. Rata-rata konsentrasi CO sebesar 102 026.1 μg/m2s, CO2 sebesar 827 382.9 μg/m2s, CH4 sebesar 10 105.44 μg/m2s, NH3 sebesar 9 677.902 μg/m2s, dan PM2.5 sebesar 4 398.976 μg/m2s. Perbandingan antara visualisasi polutan di cluster 1–5 dan sebaran titik panas menunjukkan bahwa tingkat konsentrasi polutan yang tinggi memang dipengaruhi oleh kabut asap yang tebal di wilayah tersebut. Kerapatan titik panas menunjukkan potensi tinggi terjadinya kebakaran lahan gambut yang menimbulkan kabut asap yang tebal.
Keyword: algoritme k-means, clustering, Openair, polutan, titik panas

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: