Judul: Ekspansi KueriAnotasiGene Ontology Menggunakan Pseudo Relevance Feedbackdan Concept Embeddings
Abstrak: Dengan berkembangnyapenelitian padaBiodiversity infomaticsdan beberapa upaya penelitian untuk mengakses dan menganalisa sumber informasi terkait molecular biology khususnya analisis gen pada format digital, diperlukan alat untuk mencari informasi yang relevan sesuai dengan kebutuhan infomasi pengguna.Gene ontologymerupakansalah satu sumber representasi pengetahuan menggunakan taksonomi dan relasi untuk analisis gen dalam domain biologi molekular. Penelitian ini mengembangkan mesin pencari pada domain gen tumbuhan yang dapat mengembalikan hasil infomasi yang relevan dari anotasi gen. Mesin pencari ini menggunakan metode kueri ekspansi berbasis konsep semantik untuk mencari anotasi yang mengandung konsep yang mirip dengan masukan pengguna. Dokumen yang dikembalikan adalah urutan berdasarkan bobot hasil indeks Apache Solr dan metode concept embeddings. Kinerja dari metode ini menghasilkan MAP sebesar 0.913 dari sepuluh teratas hasil pencarian anotasi.
Keyword: biodiversity informatics, concept-based query expansion, ekspansi kueri, Gene ontology, pseudo relevance feedback

Judul: Ukuran Kemiripan Sweetspot Similarity Pada Temu Kembali Informasi Anotasi Gene Ontology Berbasis Solr
Abstrak: Biodiversitas Informatik adalah sebuah upaya membuat sumber informasi keanekaragaman hayati dalam format digital. Biodiversitas informatik menggunakan struktur ontologi dalam memetakan pengetahuannya. Gene Ontology (GO) adalah sebuah ontologi di bidang biologi molekular yang dikembangkan oleh Gene Ontology Consortium. Gene Ontology memiliki 3 komponen, yaitu molecular function, biological process, dan cellular component. Dibutuhkan mesin pencari yang relevan serta mampu mengolah data biodiversitas yang besar. Apache SOLR merupakan mesin pencari yang dibangun pada Apache Lucene. Uji kemiripan pada SOLR Sweetspot similarity dapat mengantisipasi masalah perbedaan panjang anotasi GO dengan melakukan normalisasi panjang dokumen. Normalisasi panjang dokumen ditentukan berdasarkan perbandingan dari beberapa parameter dan didapatkan nilai min 51, max 100, dan steepness 0.4 sebagai acuan yang terbaik. Hasil dari penelitian ini menunjukkan nilai Mean Average Precision dan RPrecision sweetspot similarity lebih baik dibandingkan dengan classic similarity.
Keyword: Apache SOLR, Biodiversitas Informatic, Gene Ontology, Mesin pencari, Sweetspot Similarity

Judul: Cycle Hamilton pada Graf Lengkap, Graf Regular, dan Graf 2-Connected 4-Regular Berorder Kurang dari Sepuluh
Abstrak: Suatu graf disebut graf Hamilton apabila graf tersebut memuat cycle Hamilton, yaitu cycle yang melewati setiap vertex tepat satu kali. Menentukan keberadaan cycle Hamilton pada suatu graf dapat menggunakan syarat cukup yang berupa teorema-teorema yang telah diperkenalkan sejak tahun 1950-an. Beberapa syarat cukup yang dibahas dalam karya ilmiah ini adalah syarat cukup yang berhubungan dengan graf lengkap dan graf regular. Suatu graf lengkap berorder 𝑛������ ≥ 3 dan graf r-regular berorder 𝑛������ ≤ 2𝑟������ + 1 merupakan graf Hamilton, Karena kedua graf tersebut memuat cycle Hamilton. Selanjutnya, syarat cukup tersebut digunakan untuk menentukan keberadaan cycle Hamilton pada graf 2-connected 4- regular berorder kurang dari 10.
Keyword: graf Hamilton, graf regular, graf lengkap, graf 2-connected 4-regular