Judul: Pengembangan Aplikasi Web Sequential Pattern Mining Untuk Data Titik Panas Pada Kasus Kebakaran Hutan
Abstrak: Kebakaran hutan menimbulkan dampak dan kerugian yang begitu besar. Beberapa penelitian telah dilakukan untuk membangkitkan data sekuens titik panas sebagai indikator kuat kebakaran hutan. Sekuens dari titik panas yang muncul dalam rentang 3-5 hari di lokasi yang sama dapat menjadi indikator kebakaran hutan. Untuk mendapatkan sekuens titik panas melibatkan beberapa tahapan, yaitu praproses, pembangkitan sekuens, dan pemilihan data sekuens berdasarkan selisih waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu sistem aplikasi web yang dapat melakukan otomatisasi proses dalam mendapatkan sekuens titik panas. Sistem ini dikembangkan menggunakan metode Incremental dengan bahasa pemrograman R. Pengembangan sistem ini dilakukan melalui tiga tahap increment. Increment pertama mengembangkan modul praproses, kedua mengembangkan modul pembangkitan sekuens, ketiga mengembangkan modul analisis dan visualisasi. Hasil pengujian dengan metode black-box pada keseluruhan fungsionalitas sudah berfungsi dengan baik. Dengan berhasilnya pengembangan sistem ini, diharapkan dapat mempermudah pengguna dalam melakukan praproses titik panas hingga membangkitkan pola sekuens titik panas disertai visualisasinya.
Keyword: kebakaran hutan, sekuens titik panas, sequential pattern mining, SPADE

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: