Judul: Distribusi Massa Air Laut Jawa dari Data Hidrografi MAJAFLOX Cruise 2015.
Abstrak: Laut Jawa merupakan perairan dangkal yang dipengaruhi oleh Angin Muson dan Arlindo Selat Makassar. Pemahaman tentang stratifikasi dan distribusi massa air Laut Jawa dapat dilakukan dengan adanya data hidrografi dari MAJAFLOX Cruise pada bulan Agustus 2015. Data hidrografi didapatkan dari penurunan CTD di 14 stasiun pengamatan. Hasil penelitan menunjukkan bahwa stratifikasi vertikal massa air dicirikan oleh lapisan homogen yang kuat dari permukaan hingga dasar perairan. Hal tersebut terjadi akibat percampuran massa air yang kuat oleh aksi gelombang yang dibangkitkan Angin Muson Tenggara. Selain itu, ditemukan variasi spasial dalam arah utara-selatan, dimana karakteristik massa air di tepi selatan dan utara cukup berbeda dengan massa air di tengahnya. Massa air Laut Jawa pada puncak musim timur (Agustus) dicirikan dengan massa air yang hangat (27,18 °C – 28,11 °C), bersalinitas rendah (33,58 psu – 34,2 psu), dan ringan (21,33 kg/m3 – 22,06 kg/m3), kecuali pada stasiun 1 dan stasiun 5 yang cenderung lebih hangat dan lebih tawar dari stasiun lainnya. Pola sirkulasi permukaan menunjukkan salinitas yang relatif tinggi di bagian tengah Laut Jawa dan diduga berhubungan dengan suplai massa air Arlindo Selat Makassar. Variasi tahunan dari analisis keluaran model INDESO menunjukkan adanya stratifikasi massa air yang kuat pada musim peralihan.
Keyword: angin muson, keluaran model INDESO, MAJAFLOX Cruise 2015, pengukuran CTD, stratifikasi massa air

Judul: Stratifikasi Massa Air Laut Maluku
Abstrak: Laut Maluku merupakan salah satu jalur masuk dari ARLINDO (Arus Lintas Indonesia). Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan stratifikasi dan jenis massa air di Laut Maluku, dan mendeskripsikan pola arus pada tiga kedalaman yaitu lapisan tercampur, termoklin dan bawah termoklin. Data yang digunakan merupakan data hasil pengukuran CTD dalam Cruise STOKAS 2015, data keluaran model Indeso dan data citra satelit. Lapisan perairan dapat ditentukan dengan perhitungan gradien suhu setiap satu meter kedalaman, diagram TS-TO-SO digunakan untuk mengetahui jenis massa air, dan hasil keluaran model INDESO digunakan untuk analisis pola arus. Hasil penelitian menunjukkan adanya tiga lapisan yaitu lapisan tercampur, termoklin dan dalam. Lapisan tercampur pada stasiun 3 atau pada tengah-tengah transek memiliki lapisan yang paling tebal dari stasiun yang lainnya, pada lapisan ini terdapat massa air campuran Laut Banda dan Laut Seram. Lapisan termoklin secara umum dari bagian selatan sampai bagian utara memiliki ketebalan lapisan yang semakin tebal. Lapisan dalam terdapat massa air dari South Pacific Subtropical Lower Thermocline Water (SPSLTW).
Keyword: Massa Air, Laut Maluku, Lapisan

Judul: Penggunaan Trie dalam Membangun Frequent ltemset Menggunakan Algoritmc FPGrowth
Abstrak: FP-growth algorithm search for frequent itemset using the FP-tree data structure which is a prefix tree structure based on pattern growth algorithm. Prefix tree in FP-Growth uses the trie structure in the relationship pattern among the items in the database. Trie is a tree structure that uses strings as key, where each descendant represents a character or prefix. To find frequent itemset, FP-growth algorithm build prefix tree recursively. However, recursive function may need longer time than the Iterative (Manolopoulos 2003). Goal of this research is to create alternatives iteratively to the development of frequent iternset using trie on the FP-Growth. Research was conducted on several stages for the development of the frequent itcmset using a trie, stage through pruning and without pruning. In the last stages of testing is done using the input parameters, enter the difference in support, the number of transactions, and the items involved. Testing stage compare the execution time in the computing process through the stage with pruning and without pruning. Thing that affects the execution time is the number of items involved in development process of the frequent itemset. Frequent itemset development with the pruning process will he faster than without pruning, hecause at the time to build a combination of frequent itemset, infrequent items are not in the development process.
Keyword: