Judul: Modul Extract, Transform, dan Load untuk Data Warehouse Pengamatan Cuaca Menggunakan Kettle.
Abstrak: Data warehouse merupakan teknologi yang dinilai dapat menangani permasalahan penumpukan data yang berukuran besar. Tahapan penting dalam pembangunan data warehouse adalah proses extract, transform, dan loading (ETL). ETL merupakan penghubung antara sumber data dengan data warehouse. Proses ETL secara manual dinilai tidak efektif dan efisien karena data yang cukup besar dan tersebar di berbagai sumber. Pada penelitian ini dilakukan perancangan dan implementasi modul ETL untuk data warehouse pengamatan cuaca yang dibuat dengan menggunakan perangkat lunak Kettle. Data yang digunakan penelitian ini adalah data pengamatan cuaca dari tahun 1986 hingga tahun 2016 yang diperoleh dari 170 stasiun cuaca di Indonesia, data lokasi stasiun cuaca dan data peta wilayah administratif Indonesia. Pengujian dilakukan dengan melakukan verifikasi dan validasi terhadap modul ETL yang dibangun. Penerapan modul ETL diharapkan dapat meningkatkan efisiensi sumber daya dan menekan biaya dalam implementasi data warehouse.
Keyword: cuaca, data warehouse, ETL, Kettle

Judul: Modul Extract, Transform, Dan Load Untuk Spatial Data Warehouse Titik Panas Menggunakan Geokettle
Abstrak: Teknologi spatial data warehouse merupakan salah satu solusi dari permasalahan penumpukan data spasial yang berukuran besar. Dalam pembuatan spatial data warehouse, proses extraction, transformation, dan loading (ETL) memiliki peran penting untuk menentukan kualitas data. Proses ETL secara manual membutuhkan waktu yang lama dan menghasilkan banyak query. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan perangkat ETL spasial untuk integrasi data spasial yaitu Geokettle. Adapun data yang digunakan adalah data titik panas seluruh Indonesia tahun 2006 sampai 2015 dan data administratif kabupaten di Indonesia tahun 2014. Penelitian ini membuat pemodelan ETL dengan tujuan penyederhanaan, penyesuaian, dan perancangan skenario ETL. Penelitian ini menghasilkan pemodelan ETL yang diimplementasikan menggunakan Geokettle. SpagoBI Studio digunakan untuk membuat kubus data multidimensi. Pengujian ETL dilakukan melalui Geokettle dan pengujian spatial data warehouse dilakukan dengan membandingkan total jumlah hotspot antara hasil query SQL dengan hasil analisis spasial hotspot pada Quantum GIS.
Keyword: ETL, spatial data warehouse, titik panas

Judul: Revision of Rhynchoglossum (Gesneriaceae) in Malesia
Abstrak: Revision on Rhynchoglossum in Malesia has been done. This research conducted based on morphological characters of 233 sheets of Herbarium specimen and Herbarium specimen photographs from Herbarium Bogoriense (BO), Singapore Botanic Gardens (SING), National Herbarium Netherlands (L), Royal Botanic Garden Kew (K), Natural History Museum London (BM), Royal Botanic Garden Edinburgh (E), New York Botanical Gardens (NY), Smithsonian Institute (US), and Harvard University (A). The result shows that six species are recognized in Malesia and five are endemic. Five species are known previously namely R. borneense, R. klugioides, R. medusothrix, R. obliquum, and R. spumosum; one species is proposed as a new and newly described namely R. celebicum. Rhynchoglossum borneense and R. medusothrix endemic to Borneo, R. celebicum endemic to Sulawesi, while R. spumosum endemic to Philippine Islands. Rhynchoglossum klugioides and R. obliquum distributed wider in Malesia. Rhynchoglossum papuae and R. merrilliae are placed under synonym of R. obliquum and R. spumosum. A phylogenetic analysis using PAUP version 4.0 program based on 60 morphological characters with Stauranthera coerulea and Loxonia hirsuta as an outgroup was undertaken. The analysis resulted a parsimonious tree which shown that Rhynchoglossum in Malesia can be divided in two groups. First clade consist R. obliquum, R. spumosum and R. celebicum while the second clade consist R. klugioides, R. borneense and R. medusothrix. Taxonomic treatment was giving with a identification key to the species, description, nomenclature, distribution, and notes each species.
Keyword: