Judul: Komunitas Makrozoobenthos Sebagai Indikator Biologi Perairan Sungai Ciliwung
Abstrak: Sungai Ciliwung mengalir melintasi wilayah Kabupaten Bogor, Kotamadya Bogor, dan DKI Jakarta. Sungai ini melintasi kawasan pertanian, perkebunan, pemukiman penduduk, perikanan, pariwisata, dan berbagai macam industri. Hal ini sangat berpengaruh terhadap kondisi perairan Sungai Ciliwung dimana berbagai pemanfaatan tersebut dapat menimbulkan persoalan seperti penurunan kualitas air di dalamnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat pencemaran yang terjadi pada Sungai Ciliwung dan gangguan ekologi pada komunitas makrozoobenthos sebagai obyek studinya, yang didukung dengan parameter fisika dan kimia perairan. Penelitian ini dilakukan pada bulan Juni 2002 dan didukung oleh data fisika - kimia air pada bulan Juli dan Agustus 2002 yang dikaji oleh Tim Surveyor Pusiit Limnologi LIP1 Cibinong.
Keyword: 

Judul: Kualitas fisika-kimia perairan dan struktur komunitas makrozoobentos di sungai Ciliwung, Bogor
Abstrak: Sungai Ciliwung merupakan salah satu sungai di Jawa barat, yang mengalir di wilayah Kabupaten Bogor, Kotamadya Bogor dan DKI Jakarta. Sehubungan dengan meningkatnya kegiatan-kegiatan di sepanjang DAS Ciliwung maka dikhawatirkan kualitas air Sungai Ciliwung akan mengalami penurunan. Organisme yang akan merasakan langsung dampak dari perubahan lingkungan sungai adalah makrozoobentos yang mempunyai daya adaptasi yang berbeda terhadap bahan pencemar. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kualitas fisika-kimia air dan struktur komunitas makrozoobentos di Sungai Ciliwung, Bogor serta melihat tingkat pengaruh masukan bahan pencemar dengan menggunakan analisis kurva ABC. Penelitian ini dilakukan di Sungai Ciliwung, Jawa Barat bersama Tim PROKASIH Bogor. Penelitian ini dilaksanakan pada tanggal 3 Desember 1998 dan 3 Maret 1999. Lokasi penelitian meliputi Sungai Ciliwung yang termasuk dalam Kabupten Bogor. Lokasi penelitian di bagi menjadi 3 stasiun pengamatan. Setiap stasiun dilakukan 2 kali pengamatan dengan selang waktu 3 bulan. Untuk mengetahui struktur komunitas mekrozoobentos dilakukan analisis kepadatan, indeks keanekaragaman, indeks keseragaman, indeks dominansi, dan indeks penyebaran Morisita. Salah satu cara untuk mengetahui tingkat pencemaran sungai adalah dengan menggunakan kurva ABC. Makrozoobentos yang ditemukan terdiri dari 6 kelas, yaitu Kelas Oligochaeta, Gastropoda, Hirudinea, Pterygota, Pelecypoda dan Malacostraca. Berdasarkan 2 kali pengamatan, Stasiun 2 memiliki kepadatan terbesar. Indeks keanekaragaman dari 2 kali pengamatan tergolong rendah. Pada pengamatan pertama, indeks keanekaragaman berkisar antara 2,303,10. Pada pengamatan kedua berkisar antara 2,542,70. Indeks keseragaman tergolong tinggi, yaitu berkisar antara 0,660,9....
Keyword: 

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: