Judul: Aktivitas muson terhadap karakteristik massa air dan variabititas parameter Laut-atmosfer di Beberapa Perairan Indonesia.
Abstrak: Nilai normal bulanan indeks muson Asia diperoleh dari selisih anomali tekanan antara Yichang dan Danang yang dilakukan proses perata-rataan bulanan dari beberapa tahun, Nilai yang diperoleh mengikuti siklus musiman dimana pada bulan Januari nilai indeks muson Asia tinggi dan menurun sampai pada bulan Juli kemudian kembali meningkat pada sampai bulan Desember, hal ini terjadi pada kondisi normal. Nilai indeks monsun Asia tinggi dan positi! berarti bahwa ada perbedaan tekanan yang besar antara Yichang dan Danang, Hal ini berarti tekanan Yichang lebih besar dari tekanan Danang, sehingga terjadi proses perpindahan massa udara dari Yichang menuju Danang, Dengan perbedaan tekanan yang besar, proses perpindahan massa udara atau terjadinya angin tersebut cukup besar, Pada bulan Desember, Januari dan Februari merupakan bulan dengan nilai indeks muson Asia terbesar, sehingga angin dominan berasal dari wilayah Asia (Yichang menuju Danang), Berbeda dengan indeks muson Australia dimana perubahan musiman yang dilihat dari variasi bulanannya tidak menampakkan variasi musiman yang jelas, hal ini lebih disebabkan karena pengaruh kondisi lokal daerah Darwin dan Ceduna. Nilai indeks muson Australia tinggi dan positi! berarti ada perbedaan tekanan yang besar antara Darwin dan Ceduna dimana tekanan di Darwin lebih kecil dibandingkan dengan tekanan di Ceduna sehingga perpindahan massa udara akan bergerak dari Ceduna menuju Darwin. Pada muson barat (Desember, Januari dan Februari) sebaran mendatar suhu terlihat berkisar antara 23,0 - 27,0 °C di daerah Laut Cina Selatan, dan meningkat pada bulan Maret, April dan Mei (musim peralihan I). Pada bulan ini, di daerah selatan Jawa terlihat suhu mulai menurun. Pada bulan Juni, Juli dan Agustus (muson timur) di daerah selatan Jawa suhu berkisar antara 22.0 - 26.0 °C. Pada bulan Desember, Januari dan Februari arus bergerak dari Laut Cina Selatan menuju Laut Jawa dan Laut Flores. Karena pada bulan-bulan ini adalah musim hujan di iv berbagai wilayah Indonesia bagian barat maka dalam transportasinya air ini mendapat banyak pengenceran dari daratan Malaysia, Sumatera, Jawa dan Kalimantan. Oleh sebab itu air bersalinitas rendah di sini mendorong air bersalinitas tinggi ke arah timur. Pada saat itu seluruh perairan Indonesia bagian barat mulai dari dekat Natuna, Laut Jawa, Selat Makasar, sampai utara Sumbawa di dominasi air yang bersalinitas kurang dari 34 psu, hal ini sesuai dengan pernyataan dari Wyrlki (1961) dan Nontji (1987). Keadaan ini terus berlanjut sampai musim peralihan I bulan Maret, April dan Mel. Pada bulan Juni, Juli dan Agustus, situasi telah berbalik dengan berkembangnya arus muson timur. Saat itu adalah musim kemarau di wilayah Indonesia sehingga pengenceran di paparan Sunda terjadi lebih sedikit. Air bersalinitas tinggi berbalik arah, kini mengalir dari timur mendorong air bersalinitas rendah kembali ke barat. Akibatnya isohalin 34 psu menyusup masuk sampai ke perlengahan Laut Jawa, hal ini berlanjut terus sampai ke musim peralihan II bulan September, Oktober dan Nopember.
Keyword: 

Judul: Variabilitas Suhu dan Salinitas di Perairan Barat Sumatera dan Hubungannya dengan Angin Musn dan IODM (Indian Ocean Dipole Mode).
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji variabilitas suhu dan salinitas dan hubungan keduanya dengan Angin Muson dan IODM (Indian Ocean Dipole Mode) di perairan barat Sumatera. Data suhu dan salinitas direkam oleh pelampung pengamat Triton yang terletak pada koordinat 5 oLS dan 95 oBT pada periode 9 Juli 2004 – 11 Februari 2008. Selain itu juga menggunakan data angin yang diperoleh diperoleh dari program NCEP/NCAR Reanalysis 1, badan riset NOAA-CDC, dan data DMI (Dipole Mode Index) diperoleh dari JAMSTEC dengan periode yang sama. Sebaran temporal suhu dan salinitas ditampilkan menggunakan perangkat lunak ODV mp dan MATLAB 6.01, sebaran temporal DMI ditampilkan menggunakan perangkat lunak MATLAB 6.01, dan sebaran temporal angin ditampilkan menggunakan perangkat lunak Surfer 8.0. Sebaran temporal dipergunakan untuk menganalisis hubungan antara suhu dan salinitas dengan Angin Muson dan IODM secara kualitatif. Spektrum densitas energi dipergunakan untuk melihat periode fluktuasi signifikan dari parameter suhu, salinitas, angin, dan DMI. Spektrum densitas energi dihitung dengan menggunakan metode FFT (Fast Fourier Transform) dan ditampilkan menggunkan perangkat lunak Statistica 6.0. Untuk menganalisis secara kuantitatif hubungan antara suhu dan salinitas dengan Angin Muson dan IODM, maka digunakan Cross Spectral Analysis dengan bantuan perangkat lunak Statistica 6.0. Hasil sebaran temporal suhu dan salinitas menunjukkan bahwa suhu dan salinitas di perairan barat Sumatera memiliki stratifikasi yang jelas sesuai musim. Pada Muson Barat-Laut, suhu dan salinitas relatif tinggi serta lapisan salinitas maksimum lebih tebal. Hal ini diduga karena mendapat masukan massa air yang hangat dan bersalinitas relatif tinggi yang dibawa oleh ASH (Arus Sakal Samudera Hindia) dari barat. Pada Muson Tenggara, suhu dan salinitas relatif rendah serta lapisan salinitas maksimum tidak terlihat karena diperkirakan mendapat masukan massa air yang dingin dan bersalinitas relatif rendah yang berasal dari massa air di daerah terjadinya upwelling (selatan Jawa dan barat Sumatera) yang dibawa oleh AKS (Arus Khatulistiwa Selatan) dan massa air AKS sendiri berasal dari utara Australia. Pada musim-musim peralihan, suhu relatif hangat dan salinitas relatif tinggi serta terlihat lapisan salinitas maksimum (walau tidak sekuat pada Muson Barat-Laut) diduga karena pengaruh Jet Wyrtki yang berkembang pada musim-musim peralihan. Pada September-November 2006, suhu dan salinitas turun dengan drastis dan stratifikasi salinitas melemah. Pada saat bersamaan DMI menunjukkan nilai ekstrim positif dan angin dari arah tenggara bertiup dengan kencang dan intensif sehingga kondisi ini diperkirakan akibat dari terjadinya fenomena IODM positif. Spektrum densitas energi suhu menunjukkan adanya fluktuasi setengah-tahunan (semi-annual), tahunan (annual ), dan antar-tahunan (inter-annual). Spektrum densitas energi salinitas menunjukkan adanya fluktuasi setengah-tahunan (semi-annual) dan tahunan (annual). Spektrum densitas Angin Muson menunjukkan adanya fluktuasi tahunan. Fluktuasi antar-tahunan IODM tidak signifikan diduga karena panjang data kurang mencukupi. Spektrum densitas energi juga menunjukkan bahwa energi variabilitas suhu terbesar terdapat pada lapisan termoklin (kedalaman 125 m). Berdasarkan hasil korelasi silang, terlihat bahwa fluktuasi setengah tahunan suhu lapisan tercampur dipengaruhi oleh fluktuasi angin zonal dengan koherensi sebesar 0,63 dan angin meridional dengan koherensi sebesar 0,91, fluktuasi suhu pada lapisan termoklin (kedalaman 125 m) dipengaruhi oleh angin zonal dengan koherensi sebesar 0,69, sedangkan fluktuasi suhu pada lapisan dalam bukan karena pengaruh Angin Muson. Fluktuasi tahunan suhu pada lapisan termoklin (kedalaman 75 m) karena pengaruh angin zonal dengan koherensi sebesar
Keyword: 

Judul: Penggunaan Trie dalam Membangun Frequent ltemset Menggunakan Algoritmc FPGrowth
Abstrak: FP-growth algorithm search for frequent itemset using the FP-tree data structure which is a prefix tree structure based on pattern growth algorithm. Prefix tree in FP-Growth uses the trie structure in the relationship pattern among the items in the database. Trie is a tree structure that uses strings as key, where each descendant represents a character or prefix. To find frequent itemset, FP-growth algorithm build prefix tree recursively. However, recursive function may need longer time than the Iterative (Manolopoulos 2003). Goal of this research is to create alternatives iteratively to the development of frequent iternset using trie on the FP-Growth. Research was conducted on several stages for the development of the frequent itcmset using a trie, stage through pruning and without pruning. In the last stages of testing is done using the input parameters, enter the difference in support, the number of transactions, and the items involved. Testing stage compare the execution time in the computing process through the stage with pruning and without pruning. Thing that affects the execution time is the number of items involved in development process of the frequent itemset. Frequent itemset development with the pruning process will he faster than without pruning, hecause at the time to build a combination of frequent itemset, infrequent items are not in the development process.
Keyword: