Judul: Penentuan Pola Kemunculan Titik Panas di Lahan Gambut menggunakan Pendekatan Sequential Pattern Mining
Abstrak: Kebakaran lahan gambut kini menjadi “tradisi” tahunan, sehingga diperlukan upaya pencegahan untuk meminimalisir kerusakan lahan gambut agar tidak semakin parah. Data titik panas yang terdiri atas lokasi dan waktu kemunculan titik panas dapat dianalisis untuk mengetahui pola perulangan kemunculan titik panas. Salah satu teknik mengolah data titik panas ini adalah sequential pattern mining menggunakan algoritme SPADE. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan pola sekuensial kemunculan titik panas di lahan gambut suatu wilayah. Data yang digunakan adalah data titik panas Pulau Sumatra dan Kalimantan tahun 2014 dan 2015. Penentuan pola sekuensial menggunakan package arulesSequences yang tersedia pada R. Penelitian ini menganalisis pola sekuensial yang panjang dan memiliki nilai support tertinggi. Titik panas pada dataset Kalimantan 2014 dan 2015 umumnya terjadi di lokasi yang memiliki tipe gambut Hemists/Fibrists (60/40) dengan kedalaman 400-800 cm. Titik panas pada dataset Sumatra 2014 dan 2015 umumnya terjadi di lokasi yang memiliki tipe gambut Hemists/Saprists (60/40) dengan kedalaman 100-200 cm dan pada landuse hutan rawa.
Keyword: kebakaran lahan gambut, sequential pattern mining, SPADE, titik panas

Judul: Pola Asosiasi Data Sekuens Kemunculan Titik Panas dengan Aspek Sosial dan Ekonomi Masyarakat di Lahan Gambut di Sumatra
Abstrak: Setiap tahun hutan Indonesia terdegradasi akibat penebangan liar serta kebakaran hutan dan lahan. Kebakaran hutan dan lahan paling parah terjadi pada jenis lahan gambut. Penelitian bertujuan untuk identifikasi pola berurutan dari titik panas sebagai indikator kebakaran di lahan gambut Sumatra tahun 2014 menggunakan algoritme SPADE. Penelitian ini mendapatkan 25 pola sekuens dengan kejadian minimal dua hari dengan minimum support 1%. Pola sekuens menunjukkan bahwa kejadian berurutan titik panas terjadi di bulan Maret dan April tahun 2014. Pola sekuens yang terbentuk diteliti asosiasinya dengan aspek sosial ekonomi penduduk pada lokasi pola sekuens. Asosiasi tersebut ditentukan menggunakan algoritme Apriori. Penelitian ini mendapatkan 1632 aturan asosiasi yang mengandung lokasi sekuens titik panas. Berdasarkan aturan asosiasi yang dihasilkan, dapat dinyatakan kejadian berurutan titik panas umumnya terjadi di wilayah dengan sumber penghasilan berupa perkebunan, ada kejadian kebakaran hutan selama tahun 2011 hingga 2013, tidak ada kekeringan pada selang tahun yang sama, serta jumlah sekolah sedikit hingga sedang.
Keyword: apriori, association rule mining, sequential pattern mining, spade, titik panas

Judul: Karakteristik Carboxymethyl Chitosan Dengan Variasi Konsentrasi NaOH
Abstrak: Carboxymethyl chitosan is chitosan derivative product obtained from chemical modification. CMCh were made by alkalization process and carboxymethylation process. Factors that affect CMCh characteristics were excess sodium hydroxide in alkalization process, ratio between chitosan and monochloroacetic acid, and carboxymethylation temperature. The objectives of this research were to study the NaOH effect to CMCh characteristics, to learn process of making CMCh, to set the proper concentration of NaOH, and to analyze CMCh characteristics. CMCh yields were 110.72%-114.22%. CMCh pH value were 3.74-4.31. The optimum NaOH concentration to obtain the best CHCh was 10 M. Percentage of CMCh moisture content was 10.70%-11.42%. Ash content and nitrogen content of CMCh were 0.49%-0.50% and 4.52%-4.81%. CMCh viscousity was 8.25 cps. Percentage of CMCh solubility was 61.61%-91.50%. The different functional groups from chitosan which observed in CMCh were C=O group, CH group from alkene functional group, C−O group, and C−O−C group.
Keyword: solubility., functional group, CMCh characteristics, chitosan, carboxymethyl chitosan