Judul: Development of Mobile Application for Visualization Sequence Pattern and Cluster in Hotspot
Abstrak: Menurut Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK), luas hutan Indonesia pada tahun 2020 yaitu 95,6 juta hektar. Namun luas hutan tersebut semakin berkurang seiring berjalannya waktu disebabkan oleh sering terjadinya kebakaran hutan. Pemerintah telah melakukan upaya pencegahan kebakaran hutan di Indonesia dengan mendeteksi munculnya titik panas lebih awal. Pemerintah juga telah menetapkan prioritas pengecekan titik panas yaitu titik panas yang membentuk cluster, dan/atau bila titik panas ditumpangsusunkan dengan data citra satelit terindikasi disertai asap, dan/atau titik panas yang terjadi berulang paling singkat 3 (tiga) hari berturut-turut. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi mobile untuk memvisualisasikan titik panas yang terjadi secara sekuens dan titik panas yang membentuk cluster menggunakan algoritme SPADE dan DBSCAN. Metode yang digunakan adalah Adaptive Software Development (ASD) yang dilakukan sebanyak 2 iterasi. Hasil pengujian pada iterasi 1 menunjukkan pembangkitan pola sekuens dan visualisasinya pada peta berhasil dilakukan. Hasil pengujian pada iterasi 2 menunjukkan pembentukan cluster data titik panas dan visualisasinya pada peta juga berhasil dilakukan., According to the Ministry of Environment and Forestry (KLHK), Indonesia's forest area in 2020 was 95.6 million hectares. However, the forest area is decreasing over time due to frequent forest fires. The government has made efforts to prevent forest fires in Indonesia by detecting hotspots early. The government has also set priorities for checking hotspots, namely hotspots that form clusters, and/or when hotspots are overlaid with satellite image data indicated to be accompanied by smoke, and/or hotspots that occur repeatedly for at least 3 (three) consecutive days. This research aims to develop a mobile application to visualize hotspots that occur in sequence and hotspots that form clusters using the SPADE and DBSCAN algorithms. The method used is Adaptive Software Development (ASD) which is carried out as many as 2 iterations. The test results in iteration 1 showed that the generation of sequence patterns and their visualization on the map were successfully carried out. The test results on iteration 2 showed that the formation of hotspot data clusters and their visualization on the map were also successfully carried out.
Keyword: clustering, DBSCAN, hotspots, sequential pattern mining, SPADE, SPMF library

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: 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