Judul: Development of Mobile Application for Visualization Sequence Pattern and Cluster in Hotspot
Abstrak: Menurut Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK), luas hutan Indonesia pada tahun 2020 yaitu 95,6 juta hektar. Namun luas hutan tersebut semakin berkurang seiring berjalannya waktu disebabkan oleh sering terjadinya kebakaran hutan. Pemerintah telah melakukan upaya pencegahan kebakaran hutan di Indonesia dengan mendeteksi munculnya titik panas lebih awal. Pemerintah juga telah menetapkan prioritas pengecekan titik panas yaitu titik panas yang membentuk cluster, dan/atau bila titik panas ditumpangsusunkan dengan data citra satelit terindikasi disertai asap, dan/atau titik panas yang terjadi berulang paling singkat 3 (tiga) hari berturut-turut. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi mobile untuk memvisualisasikan titik panas yang terjadi secara sekuens dan titik panas yang membentuk cluster menggunakan algoritme SPADE dan DBSCAN. Metode yang digunakan adalah Adaptive Software Development (ASD) yang dilakukan sebanyak 2 iterasi. Hasil pengujian pada iterasi 1 menunjukkan pembangkitan pola sekuens dan visualisasinya pada peta berhasil dilakukan. Hasil pengujian pada iterasi 2 menunjukkan pembentukan cluster data titik panas dan visualisasinya pada peta juga berhasil dilakukan., According to the Ministry of Environment and Forestry (KLHK), Indonesia's forest area in 2020 was 95.6 million hectares. However, the forest area is decreasing over time due to frequent forest fires. The government has made efforts to prevent forest fires in Indonesia by detecting hotspots early. The government has also set priorities for checking hotspots, namely hotspots that form clusters, and/or when hotspots are overlaid with satellite image data indicated to be accompanied by smoke, and/or hotspots that occur repeatedly for at least 3 (three) consecutive days. This research aims to develop a mobile application to visualize hotspots that occur in sequence and hotspots that form clusters using the SPADE and DBSCAN algorithms. The method used is Adaptive Software Development (ASD) which is carried out as many as 2 iterations. The test results in iteration 1 showed that the generation of sequence patterns and their visualization on the map were successfully carried out. The test results on iteration 2 showed that the formation of hotspot data clusters and their visualization on the map were also successfully carried out.
Keyword: clustering, DBSCAN, hotspots, sequential pattern mining, SPADE, SPMF library

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: Buprenorphine and Fischer-344 Rats Post-operative Stress Levels: Impact on Serum Corticosterone Levels.
Abstrak: The use of laboratory animals in experiment often requires surgical operations. Post-operative condition often associated with pain and stress. Preemptive analgesia and post operative treatment with buprenorphine can reduce post operative pain and stress and prevent prolonged pain. Therefore, the aim of the present study was to test the hypothesis that pre operative treatment of buprenorphine reduces stress and suppresses the pre-operative serum corticosterone levels in Fischer 344 rats. A total of 14 adult male Fischer 344 (F344/Sca) rats permanently catheterized in artery carotis communis were used. During 94 hour post-operatively the blood sample was collected at specific time point using Accusampler®, an automated blood sampling. Corticosterone levels were quantified with ELISA method using sheep polyclonal antibody to corticosterone. Buprenorphine is effective as pre-emptive analgesia in F344 strain. However the dose is higher than what has been reported in Sprague Dawley strain. Buprenorphine 1.0 mg/kg significantly suppressed serum corticosterone levels immediately after rats regain consciousness. Rats in buprenorphine 1.0 mg/kg group were protected from post operative body weight loss and reduced water intake compare to control, nutella, and buprenorphine 0.4 mg/kg group. Quantification of fecal corticosteroid metabolites failed to detect stress in present study.
Keyword: