Judul: Identifikasi Tumbuhan Penghasil Polen dari Madu dan Sarang Lebah Tanpa Sengat di Belitung, Provinsi Bangka Belitung
Abstrak: Polen merupakan hasil perkembangan mikrosporosit yang menghasilkan mikrospora haploid berkembang menjadi mikrogametofit yang menghasilkan gamet jantan. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi tumbuhan penghasil polen dari madu dan sarang lebah tanpa sengat di Belitung, Provinsi Bangka Belitung. Metode yang dilakukan meliputi ekstraksi polen dari madu, asetolisis dan identifikasi polen. Hasil identifikasi polen dari madu dan sarang lebah tanpa sengat Heterotrigona itama dan Tetragonula laeviceps di Belitung ditemukan 30 spesies tumbuhan yang termasuk 24 famili. Polen dari tumbuhan Macaranga tanarius (23.72%) dan Murdannia nudiflora (23.64%) mendominasi pada madu lebah H. itama. Polen dari tumbuhan Elaeis guineensis (24.01%) paling banyak ditemukan pada sarang lebah H. itama. Polen dari tumbuhan Ageratum conyzoides (16.36%) dan Sphagneticola trilobata (19.73%) paling banyak dijumpai pada madu lebah T. laeviceps. Polen dari tumbuhan Mischocarpus sundaicus (19.20%) dan Mimosa pudica (21.70%) paling banyak ditemui pada sarang lebah T. laeviceps. Polen dari tumbuhan anggota famili Arecaceae paling banyak ditemukan pada madu dan sarang lebah H. itama dan T. laeviceps dengan jumlah tiga spesies tumbuhan. Polen dari tumbuhan dengan habitus pohon dominan ditemukan pada madu dan sarang lebah H. itama dan T. laeviceps dengan jumlah 19 spesies tumbuhan.
Keyword: asetolisis, Heterotrigona itama, polen, Tetragonula laeviceps

Judul: The Diversity of Pollen Source Plants Potention in Stingless bees' Honey in Five Regions in Indonesia
Abstrak: Lebah tanpa sengat merupakan salah satu serangga penting bagi kehidupan. Budidaya lebah tanpa sengat di Indonesia banyak dilakukan karena menghasilkan nilai ekonomis yang tinggi. Seiring berkembangnya waktu, penelitian dalam mengenai konservasi lebah tanpa sengat banyak dilakukan salah satunya melalui melisopalinologi atau studi terkait polen yang terkandung di dalam madu. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi tumbuhan penghasil polen yang dikumpulkan oleh lebah tanpa sengat Tetragonula biroi, Tetragonula laeviceps, Heterotrigona itama , dan Austroplebeia cincta di lima daerah di Indonesia (Luwu Utara, Bandung, Bogor, Pematang Siantar, Merauke). Metode asetolisis digunakan dalam preparasi sampel polen yang berasal dari madu. Identifikasi dan perhitungan dilakukan dengan jumlah minimal 100 polen di bawah mikroskop Olympus CX-43 dengan perbesaran 40x. Polen yang teridentifikasi kemudian dipersentasekan untuk mengetahui jenis polen yang dominan. Polen yang dominan dikumpulkan lebah pada setiap lokasi adalah Mangifera sp., Arenga sp., Allium sp., dan Melaleuca sp. yang masing-masing secara berurutan berasal dari Luwu Utara, Bandung, Pematang Siantar, Bogor, dan Merauke. Berdasarkan citra landsat dan identifikasi polen menunjukkan bahwa lebah tak bersengat mempunyai perilaku mencari makan pada kisaran 500 hingga 1000 meter persegi. Hasil penelitian identifikasi polen lebah tanpa sengat di lima wilayah di Indonesia ini dapat dijadikan sebagai informasi potensi sumber pakan bagi lebah tanpa sengat. Polen dari madu lebah tanpa sengat yang telah diidentifikasi pada penelitiaan ini menunjukkan kesesuaian dengan tipe lokasi yang ada di sekitar sarang lebah tanpa sengat. Kata kunci: Melisopalinologi, pakan lebah, identifikasi polen
Keyword: Melissopalynology, bee’s feed, pollen identification

Judul: Implementation of Spatio-Temporal Change Query in Relational Database.
Abstrak: Geographic object changes in various views. Object changes are recorded using a model of static storage. No historical connection between old version data and new version data has been built. For that, a storage model of spatio-temporal queries that can analyze spatio-temporal changes has been developed. The object changes the geometry are grouped according to the taxonomy of Spatio-Temporal Pattern Change. This research has been able to apply the query patterns change including born, expand, merge, contract, split, normal and die. This query based on geometric (area) changes. The implementation of spatio-temporal change queries represents an object changes continuously with easy, change detection is done by comparing two versions of data. Keyword: spatio-temporal change query, spatio-temporal change pattern.
Keyword: