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: Pengembangan Modul Pembaruan Pola Sekuens Titik Panas.
Abstrak: Pola kemunculan titik panas merupakan salah satu indikator kebakaran hutan dan lahan. Dengan teknik data mining yaitu sequential pattern mining, data titik panas yang dikumpulkan secara berkala dapat membangkitkan pola sekuensial kemunculan titik panas. Penelitian sebelumnya telah melakukan incremental sequential pattern mining (ISPM) namun hanya bisa dijalankan di console R. Penelitian ini berfokus pada pengembangan modul pembaruan sekuens titik panas yang mengadopsi ISPM pada aplikasi pembangkitan dan visualisasi pola sekuens titik panas. Data yang digunakan merupakan data titik panas Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan Republik Indonesia tahun 2012 sampai dengan 2017. Modul dikembangkan menggunakan metode pengembangan Adaptive Software Development (ASD) sebanyak dua iterasi. Aplikasi dibangun menggunakan Java untuk pembuatan web, library SPMF untuk algoritme SPADE, dan MySQL untuk Database Management System (DBMS). Hasil pengujian menunjukkan bahwa dua tujuan utama yaitu memperbaiki aplikasi dan penambahan modul sudah berhasil dilakukan. Pada penelitian ini juga sudah dilakukan pengujian usability dan didapat nilai efektivitas sebesar 96.88%, dan nilai kepuasan didapat 78%, serta beberapa rekomendasi perbaikan.
Keyword: adaptive software development, Java, sequential pattern mining, SPADE, titik panas

Judul: Optimization of Alginate-Chitosan Microcapsules Formation for Leydig Cells Encapsulation
Abstrak: Hypogonadism is a clinical condition characterized by low concentrations of testosterone. It is caused by malfunction of Leydig cells in producing testosterone. Encapsulation method will protect the transplanted cells from the immune system rejection. The aims of this study was to optimize the formation of microcapsules for Leydig cells encapsulation. The microcapsules were made of alginate and chitosan as the first and the second coating agents, respectively. The result showed that the minimum concentration of alginate was 1.5% (w/v) with a viscosity of 33.8 cPs, resulted spherical microcapsules with diameters of 230-270 µm. The optimum concentration of chitosan as the second coating agent was 0.5% (w/v), resulted spherical microcapsule with mechanical stability in 4 hours. Leydig cells can be trapped inside the capsule with a density that proportional with concentration of cells used in the encapsulation.
Keyword: