Judul: Integrasi dan Analisis Usabilitas Aplikasi Spatial Data Mining untuk Analisis Data Titik Panas
Abstrak: Analisis data titik panas perlu dilakukan guna pencegahan terjadinya kebakaran hutan dan lahan. Penelitian sebelumnya telah membangun tiga aplikasi terkait analisis data titik panas dengan teknik clustering, klasifikasi dan deteksi pencilan. Penelitian ini melakukan integrasi aplikasi spatial data mining berbasis web yang telah dibangun pada penelitian sebelumnya dan membuat basis data yang menyimpan data untuk aplikasi tersebut. Aplikasi spatial data mining dibangun menggunakan framework Shiny pada bahasa pemograman R. Integrasi aplikasi diawali dengan melakukan analisis tiga aplikasi yang telah dibangun sebelumnya untuk mengetahui fungsi-fungsi sistem pada tiap aplikasi. Aplikasi yang dibangun oleh peneliti sebelumnya menggunakan dataset dengan format .csv. Pada penelitian ini dataset yang terdiri dari 3 tabel disimpan dalam DBMS PostgreSQL. Dataset yang telah disimpan dalam basis data kemudian dikoneksikan ke aplikasi spatial data mining. Aplikasi hasil integrasi kemudian dievaluasi aspek usabilitasnya menggunakan kuisioner WAMMI. Hasil analisis WAMMI menunjukkan bahwa aplikasi yang diuji memiliki global usability score sebesar 35.7. Aplikasi ini perlu lebih banyak penjelasan terkait pengantar dan perlu memperbaiki aspek ‘learning’. Hasil evaluasi dapat menjadi rujukan untuk pengembangan aplikasi lebih lanjut.
Keyword: Shiny, spatial data mining, titik panas, WAMMI

Judul: Data Mining System to Analyze Hotspot Data
Abstrak: Karhutla di Indonesia mengalami peningkatan dari intensitas dan penyebarannya. Salah satu kegiatan untuk mencegah dan mengurangi terjadinya fenomena tersebut adalah dengan menganalisis data titik panas. Data titik panas tersebut dianalisis menggunakan teknik data mining, yaitu spatio-temporal clustering dan sequential pattern mining. Penelitian ini dilakukan untuk menggabungkan kedua teknik tersebut menjadi sebuah pengembangan sistem terintegrasi yang lebih efisien dalam menganalisis data titik panas. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah prototyping. Sistem ini menggunakan data titik panas dari API SiPongi yang disimpan dalam database. Sistem yang dikembangkan berupa aplikasi web menggunakan framework Shiny. Penelitian ini berhasil melakukan penggabungan dua teknik beserta penggunaan data yang dinamis dan berasal dari satu sumber database. Berdasarkan pengujian yang dilakukan terhadap sistem, fitur untuk visualisasi data, yaitu peta, tabel, dan summary memberikan hasil yang sesuai dengan ekspektasi. Fitur lainnya, seperti help dan about juga memberikan hasil sesuai harapan. Hasil pengujian dilakukan menggunakan metode black box testing dan mendapatkan 100% untuk efektivitas sistem., Forest and land fires in Indonesia have increased in intensity and spread. One of the activities to prevent and reduce the occurrence of this phenomenon is to analyze hotspot data. The hotspot data are analyzed using data mining techniques, namely spatio-temporal clustering and sequential pattern mining. This study aims to combines the two techniques into an integrated system that is more efficient in analyzing hotspot data. The method used in this study is Prototyping. The data for this system are collected using the API from SiPongi that is stored in database. The system is a web application using the Shiny framework. This study successfully combined two separate data mining techniques with the use of dynamic data derived from a single source of database. Based on tests conducted on the system, features for data visualization, namely maps, tables, and summaries has met the expectations. Other features, such as help and about also provide results as desired. The system test using the black box method results in 100% system effectiveness
Keyword: Data mining, Forest and land fires, Hotspot, Sequential pattern mining, Spatio-temporal clustering

Judul: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia