Judul: Pola Sekuensial Kemunculan Titik Panas Berdasarkan Data Cuaca di Provinsi Riau
Abstrak: Weather is one of some contributing factors causing forest fires. A hotspot is an indicator of forest fires. Weather and hotspots data can generate sequential pattern occurences of hotspots based on weather data. The sequential pattern can be used to help in making right decisions or policies to prevent forest fires. This research applied the Closed Sequential Pattern Mining (Clospan) algorithm that avaliable in Sequential Pattern Mining Framework program (SPMF) to generate sequential patterns. The data used are hotspots, precipitation and temperature that are grouped by year of events starting from the year 2001 to 2010. The sequential patterns were discovered with minimum supports from 1% to 20%. The results show that the sequential patterns generated from hotspot and precipitation data indicate the first hotspot occurence in a location with precipitation 0.03 inch per 6 hours followed by precipitation 0.20 inches per 6 hours at different times. Sequential patterns of hotspot and temperature data indicate the first hotspot occurence in a location with temperature 28.33 °C followed by temperature 28.89 °C and temperature 29.44 °C at different times. Areas where most commonly found hotspot occurrences are those with precipitation 0.03 inch per 6 hours and temperature 29.44 °C.
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), weather data, SPMF, hotspots data, forest fires, clospan

Judul: Sequential pattern mining pada data titik panas Provinsi Riau menggunakan algoritme PrefixSpan
Abstrak: Salah satu usaha mencegah terjadinya kebakaran hutan adalah dengan mengetahui kemunculan titik panas. Kumpulan data titik panas yang tercatat dapat dicari pola sekuensialnya. Melalui pola sekuensial yang terbentuk, dapat diketahui wilayah yang terindikasi terjadi kebakaran hutan. Selain itu, dapat diketahui pula rentang waktu kemunculan titik panas di suatu wilayah. Informasi tersebut dapat digunakan untuk membuat keputusan dalam pencegahan kebakaran hutan. Metode yang digunakan pada penelitian adalah sequential pattern mining dengan algoritme PrefixSpan dan perangkat lunak sequential pattern mining framework (SPMF). Adapun data yang digunakan adalah data titik panas Provinsi Riau tahun 2000 sampai 2014. Penelitian dengan menggunakan minimum support 1% sampai 27% menghasilkan 36 sekuens dengan panjang 1 item, 26 sekuens dengan panjang 2 item, 8 sekuens dengan panjang 3 item, dan 1 sekuens dengan panjang 4 item. Pola sekuensial dengan panjang 2 item dan minimum support 7% menunjukkan terdapat 453 kemunculan titik panas yang terjadi secara berurutan pada hari ke-4613 (19 Juni 2013) kemudian hari ke-4615 (21 Juni 2013). Rentang waktu kemunculan titik panas tersebut adalah selama 3 hari.
Keyword: hotspot, PrefixSpan, sequential pattern mining, SPMF

Judul: Karakteritsik kimia dan organoleptik tablet effervescent putih telur bersitarasa lemon dengan konsentrasi effervescent mix yang berbeda
Abstrak: Egg is an animal origin food product which has high nutritional value especially protein. Cholesterol content of eggs is only found in egg yolk, on the other hand albumen does not countain cholesterol at all but high content of protein, so it can be used as a free cholesterol-protein sources. The application of albumen as egg instant drink effervescent tablet can be an alternative of protein source for people who need free-cholesterol diet. It can also become an egg product diversification.
Keyword: