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: 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