Judul: A Development of Spatial Skyline Query Based on Surrounding Environment for Data Streaming Using Apache- Spark
Abstrak: Previous studies of spatial skyline queries based on the surrounding environment posed a challenge in handling skyline searches that supported mobile users. This study introduces a method which allows users to search for spatial objects dynamically. Online streaming data services are currently available to support user movements. With this condition, streaming data requires a longer execution time in processing. This work examines the effectiveness and efficiency of the Apache-Spark framework in developing spatial skyline queries based on the surrounding environment algorithm for data streaming. Further implementation of this algorithm on mobile devices can provide better location access for users. Comparative analysis of processing time was carried by comparing single processing, parallel distributed computing, and cluster computing algorithms with various measurement evaluation parameters. Result of the test on "number of types in surrounding environment" parameter shows that the execution time of parallel and cluster computing is faster than single computing, 63.694 and 72.772 times faster, respectively. Test on the "raw data size" parameter indicates that parallel computing execution time is 46.553 times faster than single computing, while cluster computing is 74.187 times faster than single computing. In the "main facility search radius" parameter, cluster computing is 45.224 times faster than single computing, and parallel computing is 77.022 times faster than single computing. Lastly, the "number grid" parameter indicates that the execution time for both parallel and cluster computing is faster than single computing, 157.944 and 276.251 times faster, respectively.
Keyword: apache-spark, cluster computing, data streaming, parallel computing, skyline query, spatial data

Judul: Pemilihan Lokasi Menggunakan Area Skyline Query dengan Pertimbangan Jaringan Jalan
Abstrak: Pemilihan lokasi sangat penting untuk membangun bisnis atau fasilitas umum baru. Metode yang umum digunakan untuk pemilihan lokasi adalah metode pemberian skor pada kandidat lokasi. Metode ini sangat bergantung pada preferensi pakar, pakar yang berbeda dapat memberikan metode penilaian yang berbeda, sehingga dalam kondisi tertentu metode penilaian yang sama mungkin tidak relevan lagi. Area skyline query adalah algoritme yang digunakan untuk memberikan rekomendasi suatu lokasi tanpa pembobotan dan dapat disesuaikan dengan preferensi pengguna. Algoritme Area skyline query yang telah dikembangkan sebelumnya menggunakan pengukuran jarak antar lokasi dengan jarak Euclidean, sedangkan pengukuran jarak dalam konsep spasial harus memperhatikan aspek jaringan jalan. Fokus penelitian adalah modifikasi pengukuran jarak pada Area skyline query dengan pertimbangan jaringan jalan yang disebut GASky road networks. Penerapan algoritme Area Skyline query sebelumnya yaitu MapReduce Grid Area Skyline query (MRGASky) dengan menggunakan data yang sama juga dilakukan sebagai pembanding waktu komputasi serta rekomendasi lokasi yang dihasilkan. Hasil percobaan yang dilakukan pada penelitian ini menunjukkan perhitungan jarak algoritme GASky road networks memiliki nilai komputasi paling lama 30 menit atau 36,4 kali lebih lama dibandingkan dengan MRGASky dengan jarak Euclidean. Hal ini disebabkan oleh banyaknya titik perpotongan antara grid dan jalan yang dibutuhkan ketika akan menghitung jarak serta penggunaan algoritme Dijkstra untuk pencarian jalur terpendek. Algoritme GASky road networks memiliki nilai komputasi lebih tinggi, tetapi hasil yang direkomendasikan sesuai dengan kondisi jalan. GASky road networks juga menghasilkan rasio skyline paling besar 9% dibandingkan MRGASky. Hal ini mengindikasikan bahwa algoritme GASky road networks memberi rekomendasi lebih banyak kandidat lokasi dibandingkan MRGASky. Algoritme GASky road networks dapat dimanfaatkan untuk rekomendasi lokasi sesuai dengan preferensi pengguna serta sesuai dengan kondisi jalan pada peta dengan menggunakan ukuran grid yang besar pada area pencarian yang lebih luas untuk komputasi yang lebih baik., Site selection is essential for both business and new public facilities development. Conventional method for such location selection is by scoring the location candidates priorities. This method clearly depends on personal judgement and preference, in which may not be relevant for a dynamic changing situation today. Previously, Area skyline query was in charged to give a recommendation of a location without the provision of personal judgement and adjustable for user preference. Area skyline query algorithm which has been developed previously used distance measurement between locations with Euclidean distance, whereas distance measurement in spatial concept should consider road networks aspect. This study aims to modified distance measurement in area skyline query concerning road networks which we call GASky road networks. The previous research of the Area Skyline query algorithm, namely the MapReduce Grid Area Skyline query (MRGASky) using the same data was also implemented as a comparison of computation time and location recommendation results. The experiment results show that the GASky road networks algorithm distance calculation has maximum computation time 30 minutes longer or 36.4 times longer than MRGASky with euclidean distances. This is due to the number of points of intersection between grids and roads needed when calculating the distance and Dijkstra's algorithm calculation for finding the shortest path. GASky road networks algorithm has higher computational time, but recommendation results are according to road conditions.
Keyword: area skyline query, grid structure, location recommendation, road network

Judul: Identifikasi jenis-jenis ordo coleoptera koleksi laboratorium hama hutan fakultas kehutanan
Abstrak: Salah satu ordo yang termasuk ke dalam kelas insekta adalah Coleptera. Coleoptera berasal dari kata coleo yang berarti selubung dan petra yang berarti sayap. Nama daerah ordo coleoptera di Indonesia adalah kumbang. Ordo Coleoptera sebagai komponen penyusun ekosistem mempunyai peranan yang penting dalam kehidupan manusia baik merugikan maupun menguntungkan, tergantung pada cara mengelola potensi ordo Coleptera.
Keyword: