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: Aplikasi Incremental Spatio Temporal Clustering pada Data Titik Panas.
Abstrak: Titik panas merupakan salah satu indikasi terjadinya kebakaran hutan dan lahan. Analisis data titik panas perlu dilakukan untuk mencegah terjadinya kebakaran hutan. Penelitian sebelumnya telah melakukan analisis pengelompokkan titik panas menggunakan algoritme incremental spatio temporal density based clustering (ST-DBSCAN). Namun pengelompokkan tersebut masih dijalankan pada console R. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan membangun aplikasi berbasis web untuk pengelompokkan data titik panas menggunakan modul incremental ST-DBSCAN. Dataset yang digunakan adalah data sebaran titik panas pada tahun 2014 hingga tahun 2017. Aplikasi dibangun menggunakan bahasa pemrogaman R dan framework Shiny. Aplikasi ini sudah berhasil dibangun dengan menerapkan metode pengembangan Adaptive Software Development (ASD). Hasil pembuatan modul update cluster dapat menunjukkan hasil pembaruan clustering dengan adanya data baru dan visualisasi hasil clustering. Hasil pengujian menggunakan black box testing pada aplikasi ini menunjukkan bahwa semua fitur dapat berjalan dengan baik dan hasil keluaran sudah sesuai dengan skenario. Berdasarkan hasil pengujian usability testing didapatkan persentase efektivitas 98.33% dan tingkat kepuasan sebesar 78.45%.
Keyword: framework Shiny, incremental ST-DBSCAN, titik panas

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