Judul: Kualitas Fisika, Kimia, Dan Biologi Perairan Sungai Donan Di Sekit Ar Buangan Holding Basin Industri Pengolahan Minyak Pertamina Cilacap, Jawa Tengah
Abstrak: Daerah Cilacap yang terletak di Propinsi Jawa Tengah, merupakan salah satu daerah industri. Industri pengolahan minyak Pertamina Cilacap merupakan kegiatan industri yang terbesar di wilayah ini. Industri pcngolahan minyak ini berlokasi di scbclah timur Sungai Donan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengclahui keadaan fisiko kimiawi. dan biologi perainll1 SWlgai Donan. Cilacap, Jawa Tcngah schubungan dengan pengaruh kegiatan industri pengolahan minyak di sekitarnya dan untuk mengetahui slruktur komunitas makrozoobentos dalam kaitan dengan kajian tingkat pCllccmnmn Sungai Donan. Parameter-parameter yang digunakan dalam analisis kualitas air adalah suhu. Daya Hantar Listrik (DHL). kekeruhan , COD, BOD" pH, amonia, fenol, minyak dan makrozoobentos. Pengambilan sampel untuk analisis kualitas fisika dan kimia air Sungai Donan dilakukan pada a!iran Sungai Donan sebelum kilang Pertamina. a!iran Sungai Donan pada out/et holding basin (Holding Basin Kilang Parasilena dan Holding Basin Kilang Minyak), dan aliran Sungai Donan sotelah kilang Pertamina. Analisis dnta terhndap parameter fisika dan kimia dilakukan dengan uji statistika yaitu Rancangan Acak Kelompok dan Uji Lanjut Duncan.
Keyword: 

Judul: Kualitas fisika, kimia, dan biologi perairan sungai Donan di sekitar buangan holding basin Industri Pengolahan Minyak Pertamina Cilacap, Jawa Tengah
Abstrak: Dacralı Cilacap yang terletak di Propinsi Jawa Tengah, merupakan salah satu daerah industri. Industri pengolahan minyak Pertamina Cilacap merupakan kegiatan industri yang terbesar di wilayah ini. Industri pengolahan minyak ini berlokasi di sebelah timur Sungai Donan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui keadaan fisik, kimiawi, dan biologi perairan Sungai Donan. Cilacap, Jawa Tengah sehubungan dengan pengaruh kegiatan industri pengolahan minyak di sekitarnya dan untuk mengetahui struktur komunitas makrozoobentos dalam kaitan dengan kajian tingkat pencemaran Sungai Donan. Parameter-parameter yang digunakan dalam analisis kualitas air adalah suhu, Daya Hantar Listrik (DHL), kekeruhan, COD, BODs, pH, amonia, fenol, minyak dan makrozoobentos. Pengambilan sampel untuk analisis kualitas fisika dan kimia air Sungai Donan dilakukan pada aliran Sungai Donan sebelum kilang Pertamina, aliran Sungai Donan pada outlet holding basin (Holding Basin Kilang Parasilena dan Holding Basin Kilang Minyak), dan aliran Sungai Donan setelah kilang Pertamina. Analisis data terhadap parameter fisika dan kimia dilakukan dengan uji statistika yaitu Rancangan Acak Kelompok dan Uji Lanjut Duncan. Limbah Kilang Minyak Pertamina berdasarkan uji statistika dan Uji Lanjut Duncan telah menyebabkan penurunan kualitas Sungai Donan pada perairan di sekitar holding basin baik pada permukaan maupun pada dasar sungai.. Pada stasiun 4 yang berjarak sekitar 500 meter dari kilang minyak, pengaruh limbah kilang telah hilang akibat pengenceran oleh air sungai. Parameter fisika dan kimia yang telah dianalisis masih sesuai dengan daftar kualitas air golongan C pada Kep. 02/MENKLH/I/1998. Struktur komunitas makrozoobentos yang terbentuk pada stasiun 1, 2, dan 4 umumnya memiliki tingkat keragaman yang rendah, keseragaman yang tinggi, dan dominansi rendah. Stasiun 3 memiliki tingkat keragaman yang rendah, keseragaman rendah, dan dominansi tinggi. Berdasarkan jenis makrozoobentos yang dijumpai, perairan Sungai Donan dapat digolongkan pada tingkat tercemar sedang.
Keyword: sungai donan, komunitas makrozoobentos, pencemaran air, pengolahan minyak, Cilacap

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: