Judul: Aplikasi Pembangkitan dan Visualisasi Pola Sekuens dari Data Titik Panas.
Abstrak: Prediksi lokasi kebakaran lahan gambut di Indonesia dapat dilakukan dengan mengolah data titik panas menggunakan algoritme Sequential Pattern Discovery using Equivalence classes (SPADE) pada metode sequential pattern mining. Penelitian sebelumnya berhasil membangkitkan pola sekuens titik panas dari data titik panas Provinsi Riau tahun 2000 hingga 2014 dan memvisualisasikannya di sebuah aplikasi berbasis mobile. Penelitian ini mengembangkan penelitian sebelumnya dengan membangun aplikasi berbasis web untuk data titik panas dari Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan Republik Indonesia tahun 2012 hingga 2017 di Sumatra dan Kalimantan. Aplikasi dikembangkan melalui metode pengembangan Adaptive Software Development (ASD) sebanyak dua iterasi. Aplikasi dibangun menggunakan Java untuk pembuatan web, library SPMF untuk algoritme SPADE, MySQL untuk Database Management System (DBMS), dan JavaScript untuk visualisasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dua tujuan utama yaitu pembangkitan pola sekuens dan visualisasi sudah berhasil dilakukan. Selain itu, data titik panas juga berhasil disimpan ke dalam basis data, dihapus dari basis data, dan ditampilkan di halaman web secara tabular dan dalam bentuk peta.
Keyword: adaptive software development, Java, sequential pattern mining, SPADE, titik panas

Judul: Pengembangan Modul Pembaruan Pola Sekuens Titik Panas.
Abstrak: Pola kemunculan titik panas merupakan salah satu indikator kebakaran hutan dan lahan. Dengan teknik data mining yaitu sequential pattern mining, data titik panas yang dikumpulkan secara berkala dapat membangkitkan pola sekuensial kemunculan titik panas. Penelitian sebelumnya telah melakukan incremental sequential pattern mining (ISPM) namun hanya bisa dijalankan di console R. Penelitian ini berfokus pada pengembangan modul pembaruan sekuens titik panas yang mengadopsi ISPM pada aplikasi pembangkitan dan visualisasi pola sekuens titik panas. Data yang digunakan merupakan data titik panas Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan Republik Indonesia tahun 2012 sampai dengan 2017. Modul dikembangkan menggunakan metode pengembangan Adaptive Software Development (ASD) sebanyak dua iterasi. Aplikasi dibangun menggunakan Java untuk pembuatan web, library SPMF untuk algoritme SPADE, dan MySQL untuk Database Management System (DBMS). Hasil pengujian menunjukkan bahwa dua tujuan utama yaitu memperbaiki aplikasi dan penambahan modul sudah berhasil dilakukan. Pada penelitian ini juga sudah dilakukan pengujian usability dan didapat nilai efektivitas sebesar 96.88%, dan nilai kepuasan didapat 78%, serta beberapa rekomendasi perbaikan.
Keyword: adaptive software development, Java, sequential pattern mining, SPADE, titik panas

Judul: Karakteristik Carboxymethyl Chitosan Dengan Variasi Konsentrasi NaOH
Abstrak: Carboxymethyl chitosan is chitosan derivative product obtained from chemical modification. CMCh were made by alkalization process and carboxymethylation process. Factors that affect CMCh characteristics were excess sodium hydroxide in alkalization process, ratio between chitosan and monochloroacetic acid, and carboxymethylation temperature. The objectives of this research were to study the NaOH effect to CMCh characteristics, to learn process of making CMCh, to set the proper concentration of NaOH, and to analyze CMCh characteristics. CMCh yields were 110.72%-114.22%. CMCh pH value were 3.74-4.31. The optimum NaOH concentration to obtain the best CHCh was 10 M. Percentage of CMCh moisture content was 10.70%-11.42%. Ash content and nitrogen content of CMCh were 0.49%-0.50% and 4.52%-4.81%. CMCh viscousity was 8.25 cps. Percentage of CMCh solubility was 61.61%-91.50%. The different functional groups from chitosan which observed in CMCh were C=O group, CH group from alkene functional group, C−O group, and C−O−C group.
Keyword: solubility., functional group, CMCh characteristics, chitosan, carboxymethyl chitosan