Judul: Perbandingan Metode Knowledge Graph dan Semantic Network untuk Analisis Teks Berbahasa Indonesia.
Abstrak: Knowledge is something that related to the learning process. Knowledge is obtained from various sources, for example from text. In many cases the text contains ambiguity. Knowledge graph and semantic network are mathematical concepts that can be used to resolve the ambiguity. The objective of this research was to compare the two methods to analyze an Indonesian text. The comparison was done by emphasizing on the aspect of process and on the aspect of graph structure. Research done by making graph on sample sentences in Indonesian text using both methods. Based on the aspect of the process, steps of the knowledge graph is more complex, but its automatic procedure is easier than the semantic network. It is easier because the knowledge graph has limited number of concepts, whereas the semantic network has an unlimited number of concepts. Based on the aspect of graph structure, relation labels of the knowledge graph has no meaning, it refers to the eight binary relationships, whereas the relation labels of the semantic network have meaning to describe relation of the concepts. Both methods have advantages and disadvantages but from this research it has been known that the knowledge graph is more feasible for an automatic procedure.
Keyword: 

Judul: Perbandingan metode knowledge graph dan semantic network untuk analisis teks berbahasa indonesia
Abstrak: Pengetahuan merupakan sesuatu yang berkaitan dengan proses pembelajaran. Pengetahuan dapat diperoleh dari berbagai sumber, salah satunya ialah teks. Di dalam teks sering terdapat ambiguitas dalam pemaknaannya. Knowledge graph dan semantic network adalah metode dalam matematika yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah ambiguitas dalam teks. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan kedua metode untuk menganalisis teks bahasa Indonesia. Pembandingan kedua metode ditekankan pada aspek proses dan aspek struktur graf. Langkah yang dilakukan adalah dengan pembuatan graf pada contoh kalimat dalam teks bahasa Indonesia dengan menggunakan kedua metode. Hasil penelitian menyatakan bahwa berdasarkan aspek proses, langkah-langkah menggunakan metode knowledge graph lebih kompleks namun prosedur automatisasi pada knowledge graph lebih mudah dibandingkan dengan metode semantic network karena batasan konsep pada metode knowledge graph yang lebih jelas. Berdasarkan aspek struktur graf, label relasi antarkonsep dari knowledge graph tidak mengenal makna kata karena mengacu pada delapan binary relationship, sedangkan dalam semantic network label relasi antarkonsep yang memiliki makna kata digunakan untuk menggambarkan hubungan antarkonsep. Kedua metode memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing, metode knowledge graph dipercaya lebih fisibel dalam prosedur automatisasi.
Keyword: Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB, Knowledge graph, Semantic network, Text, Graph

Judul: Egg drop syndrome 1976 ( EDS '76 )
Abstrak: Dalam Rancangan Pelita Ketiga (1979/80 - 1983/84) dijelaskan bahwa tujuan pembangunan antara lain adalah me ningkatkan mutu gizi pola komsumsi masyarakat melalui pe- ningkatan penyediaan karbohidrat, protein dan vitamin. Selain daging dan susu, telur adalah sumber protein hewani yang sangat penting. Oleh sebab itu dalam rangka peningkatan penyediaan protein pemerintah terus berusaha meningkatakan produksi telur dengan menggalakan peternak- an rakyat dan peternakan komersil yang telah maju. Peter- nakan yang telah maju dapat berfungsi sebagai pusat latih an dan pengembangan usaha peternakan rakyat disekitarnya. Mereka dapat sebagai sumber bibit dan tehnologi bagi pe ternakan rakyat. Menurut data dari Bulletin Statistik dan Ekonomi. Ter nak (1981) produksi telur dari Repelita I sampai Repelita III terus meningkat. Dalam Repelita I terdapat kenaikan produksi telur +4,2% per tahun. Dalam Repelita II produk- si telur meningkat +13,8% per tahun dan dalam 2 tahun Re- pelita III (1979-1980) terdapat kenaikan rata-rata produk si telur +6,93% per tahun. ...
Keyword: