Judul: Deteksi Pencilan pada Data Titik Panas Menggunakan Clustering Berbasis Medoids
Abstrak: Forest fire is one of disasters which has a very adverse impact. Land and forest fires in Indonesia are caused by several factors, such as prolonged drought, human negligence and irresponsible parties who deliberately set fire to achieve certain goals. Hotspot is an indicator of forest fires. The purpose of this study is to detect outliers in hotspots in 2001 until 2012. Hotspot data were obtained from the NASA FIRM. The outlier detection was performed using medoid based clustering methods, namely PAM and CLARA. The result of PAM algorithm show that outliers occur in cluster k=17 with medoid 13,14,15,16 and 17. The result of CLARA algorithm show that outliers occur in cluster k = 19 with medoid 14,15,17 and 19. PAM and CLARA algorithm detect outliers in February, March, June, July and August. Clustering results are expected to assist the authorities in determining potential areas for forest fires prevention
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), outlier detection, hotspot, forest fires, k-medoids, clustering

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: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: