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: Visualisasi Pola Sekuens Titik Panas pada Lahan Gambut Berbasis Mobile Application Menggunakan SPADE.
Abstrak: Lahan gambut di Indonesia begitu luas dan mempunyai peran dalam menjaga keseimbangan lingkungan serta bermanfaat dalam bidang pertanian. Namun, lahan gambut selalu menyisakan masalah yang sama setiap tahunnya yaitu rentan terbakar. Penanganan lebih awal diperlukan untuk menanggulangi kejadian yang tidak diinginkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi mobile untuk visualisasi data titik panas berdasarkan pola sekuens pada tanggal kemunculannya sehingga dapat diperoleh prediksi lokasi kebakaran berdasarkan data yang ada. Aplikasi ini dikembangkan dengan menggunakan Java dan library SPMF untuk menjalankan algoritme SPADE. Aplikasi ini sudah berhasil dibangun dengan menerapkan metode pengembangan Adaptive Software Development (ADS) yang terbagi menjadi tiga iterasi, yaitu modul praproses, modul pembangkitan sekuens, dan modul visualisasi. Hasil pengujian telah berhasil menunjukkan bahwa modul praproses, pembangkitan pola sekuens, dan visualisasi sudah berhasil diimplementasikan.
Keyword: adaptive software development, Java, sequential patten mining, SPADE, SPMF, 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