Judul: Identifikasi Fire Spot Berdasarkan Pola Sekuens Titik Panas Dan Klasifikasi Area Terbakar Di Lahan Gambut
Abstrak: Indonesia mempunyai lahan gambut terluas diantara negara tropika. Lahan gambut ini memiliki peranan penting yang menunjang kehidupan makhluk hidup. Sayangnya, dewasa ini banyak terjadi kebakaran di lahan gambut yang dapat mengakibatkan dampak buruk bagi lingkungan. Hingga saat ini, kebakaran hutan ditandai dengan kemunculan titik panas. Menurut pakar dan praktisi kebakaran hutan, titik panas yang muncul berurutan dua hingga tiga hari di lokasi yang sama memiliki potensi yang tinggi menjadi kebakaran hutan. Oleh karena itu sequential pattern mining dapat diterapkan untuk mendapatkan pola sekuens titik panas. Namun, kemunculan titik panas tidak selalu menunjukkan terjadinya kebakaran hutan. Sehingga harus dilakukan pengecekan titik panas ke lapangan untuk mengetahui apakah titik panas tersebut merupakan kebakaran hutan atau bukan. Hal ini memerlukan waktu dan biaya yang tidak sedikit terutama untuk daerah yang sulit dijangkau. Oleh karena itu, diperlukan metode validasi pola sekuens kemunculan titik panas yang lebih mudah dan efisien. Metode yang dapat digunakan antara lain dengan mengklasifikasikan data citra satelit. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan pola sekuens kemunculan titik panas menggunakan algortime PrefixSpan, menerapkan aturan pohon keputusan C5.0 dan Spatial Decision Tree (SDT) dari penelitian Thariqa et.al (2016), menerapkan metode maximum likelihood pada data citra satelit untuk mengklasifikasikan area terbakar serta mengidentifikasi fire spot berdasarkan pola sekuens titik panas dan hasil klasifikasi area terbakar. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa data titik panas dari Kementrian Lingkungan Hidup (KLH) tidak menghasilkan pola yang menarik, karena panjangnya hanya 1 item, sedangkan data titik panas dari NASA menghasilkan pola yang menarik karena panjangnya hingga 3 item. Sehingga pola sekuens yang dianalisis lebih lanjut adalah yang berasal dari NASA. Pola sekuens tahun 2014 yang dihasilkan, banyak terdapat di Kalimantan Timur dengan panjang item 2 sebanyak 21 sekuens dan panjang item 3 sebanyak 2 sekuens. Adapun pola sekuens pada tahun 2015, banyak terdapat di Kalimantan Barat dan Kalimantan Tengah. Di Kalimantan Barat, terdapat 14 sekuens yang panjangnya 2 item sedangkan di Kalimantan Tengah terdapat 10 sekuens yang panjangnya 2 item dan 1 sekuens yang panjangnya 3 item. Adapun hasil klasifikasi citra yang paling baik dihasilkan oleh metode maximum likelihood. Berdasarkan klasifikasi area terbakar, diketahui bahwa untuk Pulang Pisau, terdapat 42.78% pola sekuens yang terdapat di area terbakar dan 72.68% pola sekuens yang berada di area buffer dengan radius 1 km. Adapun untuk Palangkaraya, terdapat 78.57% pola sekuens yang terdapat di area terbakar 100% pola sekuens yang berada di area buffer dengan radius 1 km. Serta di Pontianak, 100% pola sekuens terdapat di daerah terbakar serta buffernya. Dari pemaparan tersebut, dapat dikatakan bahwa di Pulang Pisau, Palangkaraya dan Pontianak terdapat 72.68%, 100% dan 100% pola sekuens yang menjadi fire spot.
Keyword: identifikasi firespot, maximum likelihood, PrefixSpan, titik panas

Judul: Penentuan Pola Kemunculan Titik Panas di Lahan Gambut menggunakan Pendekatan Sequential Pattern Mining
Abstrak: Kebakaran lahan gambut kini menjadi “tradisi” tahunan, sehingga diperlukan upaya pencegahan untuk meminimalisir kerusakan lahan gambut agar tidak semakin parah. Data titik panas yang terdiri atas lokasi dan waktu kemunculan titik panas dapat dianalisis untuk mengetahui pola perulangan kemunculan titik panas. Salah satu teknik mengolah data titik panas ini adalah sequential pattern mining menggunakan algoritme SPADE. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan pola sekuensial kemunculan titik panas di lahan gambut suatu wilayah. Data yang digunakan adalah data titik panas Pulau Sumatra dan Kalimantan tahun 2014 dan 2015. Penentuan pola sekuensial menggunakan package arulesSequences yang tersedia pada R. Penelitian ini menganalisis pola sekuensial yang panjang dan memiliki nilai support tertinggi. Titik panas pada dataset Kalimantan 2014 dan 2015 umumnya terjadi di lokasi yang memiliki tipe gambut Hemists/Fibrists (60/40) dengan kedalaman 400-800 cm. Titik panas pada dataset Sumatra 2014 dan 2015 umumnya terjadi di lokasi yang memiliki tipe gambut Hemists/Saprists (60/40) dengan kedalaman 100-200 cm dan pada landuse hutan rawa.
Keyword: kebakaran lahan gambut, sequential pattern mining, SPADE, titik panas

Judul: Optimization of Alginate-Chitosan Microcapsules Formation for Leydig Cells Encapsulation
Abstrak: Hypogonadism is a clinical condition characterized by low concentrations of testosterone. It is caused by malfunction of Leydig cells in producing testosterone. Encapsulation method will protect the transplanted cells from the immune system rejection. The aims of this study was to optimize the formation of microcapsules for Leydig cells encapsulation. The microcapsules were made of alginate and chitosan as the first and the second coating agents, respectively. The result showed that the minimum concentration of alginate was 1.5% (w/v) with a viscosity of 33.8 cPs, resulted spherical microcapsules with diameters of 230-270 µm. The optimum concentration of chitosan as the second coating agent was 0.5% (w/v), resulted spherical microcapsule with mechanical stability in 4 hours. Leydig cells can be trapped inside the capsule with a density that proportional with concentration of cells used in the encapsulation.
Keyword: