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: Constraint Based-Sequential Pattern Mining pada Data Sekuens Titik Panas Wilayah Sumatra
Abstrak: Kebakaran lahan gambut kerap terjadi dan menimbulkan banyak kerugian salah satunya kabut asap. Kabut asap dapat menyebabkan dampak negatif seperti infeksi saluran pernapasan. Titik panas adalah salah satu indikator kebakaran lahan gambut. Penelitian ini menghasilkan informasi data sekuens titik panas yang diharapkan dapat membantu pihak yang berwenang melakukan tindakan preventif terjadinya kebakaran. Data yang digunakan adalah data titik panas wilayah Sumatra tahun 2014 dan 2015. Metode yang digunakan adalah Constraint Based-Sequential Pattern Mining menggunakan algoritme Hirate Yamana. Penelitian sebelumnya berhasil menemukan indikator kuat terjadinya kebakaran hutan berdasarkan pola sekuensial kemunculan titik panas namun masih membutuhkan tahap post-processing. Penelitian ini menggunakan time constraint (minimum and maximum whole interval) dan gap constraint (minimum and maximum time interval) untuk mendapatkan sekuens titik panas dalam selang waktu 2-3 hari sehingga memudahkan tahap post-processing. Proses analisis dilakukan dengan melihat persentase sekuens yang sama pada algoritme Hirate-Yamana terhadap PrefixSpan dan SPADE. Hasil menunjukkan algoritme Hirate Yamana telah mencakup seluruh sekuens dengan rentang 2-3 hari sebesar 100% dari sekuens hasil algoritme PrefixSpan dan SPADE untuk sekuens dengan panjang 2 item.
Keyword: Constraint Based-Sequential Pattern Mining, SPMF, Hirate-Yamana

Judul: The Effect Cassava Leaves Meal in The Diets on Body Weigbt, Percentage of Digestive Tract and Viscera of Mule Duck.
Abstrak: The mule ducks are the crossbreed between common duck females (Anas plathyrhynchos) and muscovy ducks (Cairino moschata) to improve the meat production in order to meet the animal protein requirement of the people. One of the problems in husbandry farming is highly feed cost. This problem can be solved with using highly available local sources and cheapness. Cassava leaves (Manihot esculenta Crantz) is the one local sources which can be used as an alternative feed, because it contains a rather high protein (24.1%) aud vitamin A (10,000-13,000 IU). A highly Hydrocyanide (HCN) as well as crude fiber in the cassava leaves are the limiting factors to be used as poultry diet. The ducks have more ability in digest the crude fiber than chicken. So that, using some cassava leaves in the diet does not make any problem.
Keyword: