Judul: Pengembangan Aplikasi Web untuk Klasifikasi Tutupan Lahan
Abstrak: Tutupan lahan seperti hutan dan lahan memiliki peran penting menjaga keseimbangan jumlah karbon untuk mengurangi dampak emisi gas rumah kaca. Pembakaran hutan dan lahan merupakan hal yang biasa dilakukan dalam aktivitas LULUCF. Pada penelitian sebelumnya telah melakukan spatio-temporal analysis untuk mengidentifikasi relasi antara kemunculan titik panas (hotspot) dengan perubahan tutupan lahan. Data titik panas yang dianalisis pada penelitian tersebut merupakan hasil klasifikasi citra menggunakan algoritme C5.0. Namun program penelitian tersebut hanya dapat digunakan pada console sehingga kurang user-friendly. Pada penelitian ini console digantikan dengan aplikasi berbasis web. Aplikasi berbasis web ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman R dan package Shiny. Metode pengembangan aplikasi yang digunakan adalah prototyping yang memiliki lima tahapan yaitu komunikasi, perencanaan cepat, pemodelan rancangan cepat, pembuatan prototipe, penyebaran dan umpan balik. Aplikasi ini menyediakan beberapa fungsi yaitu melakukan konversi citra sampel menjadi fail csv, menggabungkan fail csv sampel, membuat model dan menerapkan model pada data uji. Pembuatan model menghasilkan akurasi tertinggi sebesar akurasi 83.58% dengan koefisien Kappa sebesar 0.79.
Keyword: algoritme c5.0, deforestasi, klasifikasi, LULUCF, Shiny, web

Judul: Aplikasi Klasifikasi Berbasis Web untuk Data Kebakaran Hutan Menggunakan Framework Shiny dan Algoritme C5.0
Abstrak: Kebakaran hutan merupakan ancaman bagi ekosistem dan lingkungan karena dampak yang dihasilkan sangat merugikan. Setiap tahun terjadi penambahan titik panas sebagai indikator kebakaran hutan di wilayah Indonesia, salah satunya Provinsi Riau. Untuk memprediksi kemunculan titik panas, dibangun sebuah aplikasi berbasis web berdasarkan karakteristik wilayah menggunakan framework Shiny. Algoritme klasifikasi yang digunakan adalah algoritme C5.0 yang menghasilkan model klasifikasi berupa pohon keputusan dan model berbasis aturan. Framework Shiny dibangun dengan fungsi reactivity yang ketika terjadi perubahan input, server akan menghasilkan output berdasarkan perubahan tersebut. Klasifikasi dilakukan pada dataset kebakaran hutan di wilayah Rokan Hilir di Provinsi Riau pada tahun 2008. Dataset terdiri atas sepuluh variabel penjelas (data fisik, data cuaca, dan data sosial-ekonomi) dan satu variabel target (data titik panas dan data bukan titik panas). Penerapan algoritme C5.0 pada dataset kebakaran hutan menghasilkan model pohon keputusan dengan akurasi 72.72% dan model berbasis aturan dengan akurasi 73.51%. Dari model pohon keputusan diperoleh 16 aturan klasifikasi sedangkan model berbasis aturan terdiri atas 15 aturan klasifikasi.
Keyword: C5.0, Classification, Forest fires, Framework Shiny, Hotspots, Prediksi titk panas, Usability aplikasi

Judul: Inducible and constitutive synthesis of penicillinase by staphylococcus aureus
Abstrak: When tested quantitatively for the production of penicillinase, eighteen of one hundred and twenty-two naturally occurring penicillin-resistant staphylococci were classified as constitutive or microconstitutive. Fourteen of the constitutive strains were not typable, the other four were lysed by group III phage. The inducible and constitutive strains of Staphylococcus aureus were resistant to concentrations of mercuric chloride that inhibited strains sensitive to penicillin. Transfer of the penicillinase determinant by transduction from a microconstitutive strain to a sensitive strain resulted in recombinants that produced inducible penicillinase.
Keyword: Staphylococcus aureus, Staphylococcal penicillinase, Bacteriophage