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: Aplikasi Sequential Pattern Mining pada Data Titik Panas di Lahan Gambut Sumatra dan Kalimantan.
Abstrak: Salah satu bentuk penanggulangan terhadap bencana kebakaran hutan dan lahan adalah melakukan pemantauan titik panas menggunakan data pola sekuens. Data pola sekuens titik panas dapat diperoleh menggunakan teknik data mining. Penelitian sebelumnya telah membangun aplikasi visualisasi pola sekuens titik panas menggunakan framework Shiny, namun aplikasi tersebut hanya dapat membangkitkan data pola sekuens secara manual. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun modul sequential pattern mining menggunakan framework Shiny dan mengintegrasikan modul sequential pattern mining dengan aplikasi visualisasi sekuens titik panas yang dihasilkan dari hasil penelitian sebelumnya. Data yang digunakan adalah data titik panas pada lahan gambut Sumatra dan Kalimantan tahun 2014 dan 2015. Penelitian ini menggunakan metode sequential pattern mining dan menerapkan algoritme SPADE. Pola sekuens yang dihasilkan dengan menggunakan minimum support 0.01 dan rentang antara 2 hingga 5 hari berjumlah 71 sekuens di Sumatra dan 9 sekuens di Kalimantan. Aplikasi ini memiliki dua modul utama yaitu modul SPADE dan modul visualisasi. Penelitian ini bermanfaat untuk menganalisis pola sekuens serta mendapatkan visualisasi sebaran pola sekuens melalui peta gambut di pulau Sumatra dan Kalimantan.
Keyword: R, sequential pattern mining, Shiny, 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