Judul: Aplikasi Incremental Spatio Temporal Clustering pada Data Titik Panas.
Abstrak: Titik panas merupakan salah satu indikasi terjadinya kebakaran hutan dan lahan. Analisis data titik panas perlu dilakukan untuk mencegah terjadinya kebakaran hutan. Penelitian sebelumnya telah melakukan analisis pengelompokkan titik panas menggunakan algoritme incremental spatio temporal density based clustering (ST-DBSCAN). Namun pengelompokkan tersebut masih dijalankan pada console R. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan membangun aplikasi berbasis web untuk pengelompokkan data titik panas menggunakan modul incremental ST-DBSCAN. Dataset yang digunakan adalah data sebaran titik panas pada tahun 2014 hingga tahun 2017. Aplikasi dibangun menggunakan bahasa pemrogaman R dan framework Shiny. Aplikasi ini sudah berhasil dibangun dengan menerapkan metode pengembangan Adaptive Software Development (ASD). Hasil pembuatan modul update cluster dapat menunjukkan hasil pembaruan clustering dengan adanya data baru dan visualisasi hasil clustering. Hasil pengujian menggunakan black box testing pada aplikasi ini menunjukkan bahwa semua fitur dapat berjalan dengan baik dan hasil keluaran sudah sesuai dengan skenario. Berdasarkan hasil pengujian usability testing didapatkan persentase efektivitas 98.33% dan tingkat kepuasan sebesar 78.45%.
Keyword: framework Shiny, incremental ST-DBSCAN, titik panas

Judul: Aplikasi Pengelompokkan Sekuens Titik Panas di Pulau Sumatera dan Kalimantan dengan Menggunakan Algoritme ST-DBSCAN.
Abstrak: Kemunculan titik panas yang berurutan dapat menjadi indikator kuat terjadinya kebakaran hutan. Penelitian sebelumnya telah melakukan pengelompokkan titik panas menggunakan algoritme DBSCAN dengan aplikasi Shiny. Algoritme DBSCAN hanya melakukan pengelompokkan data berdasarkan aspek spasial saja. Oleh karena itu pada penelitian ini pengelompokkan sekuens titik panas dilakukan berdasarkan aspek spasial dan temporal menggunakan algoritme ST-DBSCAN. Penelitian ini menggunakan dataset sekuens titik panas di pulau Sumatera dan Kalimantan pada tahun 2014 sampai 2015. Aplikasi pengelompokkan sekuens titik panas dibangun menggunakan bahasa pemrograman R dan framework Shiny sehingga kelompok titik panas dalam sekuens yang ditampilkan lebih interaktif dan mudah diakses oleh siapapun dan dimanapun. Aplikasi ini memiliki tiga fitur utama yang mampu menampilkan tabel hasil clustering, visualisasi hasil clustering dan ringkasan hasil clustering. Hasil pengujian pada aplikasi ini menunjukkan bahwa semua fitur dapat berjalan dengan baik dan hasil keluaran sudah sesuai dengan skenario uji.
Keyword: framework shiny, pola sekuens, spatio-temporal, ST-DBSCAN, titik panas

Judul: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia