Judul: Fungsi Agregat pada Categorical Data Skyline Search untuk Pencarian Dokumen Multi-Keyword
Abstrak: Tinjauan pustaka merupakan langkah awal dalam memulai penelitian untuk pemahaman yang lebih mendalam tentang minat penelitian, namun untuk menemukan literatur yang relevan dengan minat penelitian tidaklah mudah dan membutuhkan waktu. Skyline query merupakan metode yang telah dikenal untuk memilih sejumlah kecil objek data yang menarik, yang tidak didominasi oleh objek lain, suatu objek p dikatakan mendominasi objek q jika p sama dengan q pada semua atributnya, dan p setidaknya lebih baik dari q pada satu atribut. Categorical Data Skyline Search (CDSS) adalah algoritme yang dapat digunakan untuk memfilter objek Skyline dalam tipe data kategorikal seperti dokumen. Algoritme ini menggunakan Extended Distance Wu and Palmer (DEWP) untuk menghitung jarak antara kueri pengguna dan keyword dokumen, setiap keyword dokumen dan kueri pengguna direpresentasikan sebagai node dalam ontologi ACM CCS. Namun, pada penelitian ini tidak disertakan penjelasan lengkap bagaimana menghitung jarak antara kueri dan keyword jika keyword berjumlah lebih dari satu. Penelitian ini bertujuan untuk menggunakan algoritme CDSS untuk mencari dokumen Skyline yang diwakili oleh lebih dari satu keyword dengan menambahkan fungsi agregat (rata-rata, minimum, maksimum) pada algoritme CDSS khususnya dalam perhitungan DEWP. Penelitian ini menggunakan dokumen tesis jurusan ilmu komputer IPB University sebagai sumber data. Keyword dokumen diekstraksi menggunakan metode Term Frequency-Inverse Term Frequency (TF-IDF). Keyword yang terkumpul dipetakan dalam pohon ontologi campuran yang mengacu pada ontologi Association of Computing Machinery Computing Classification System 2012 dan Computer Science Ontology (CSO) sebagai standar ontologi dalam ilmu komputer. Algoritme Skyline query yang digunakan untuk menentukan dokumen Skyline adalah Block nested Loop (BnL). Metode evaluasi yang digunakan adalah perhitungan rasio Skyline berdasarkan jumlah dokumen Skyline yang diperoleh dari masing-masing fungsi agregat dalam CDSS. Berdasarkan nilai rasio Skyline, CDSS dengan menggunakan DEWP maksimum memiliki rasio terbaik dibandingkan dengan DEWP rata-rata dan DEWP minimum., Literature review is the first step in starting research for a deeper understanding of research interests, but finding literature relevant to research interests is not easy and takes time. Skyline query is a well-known method for selecting a small number of data objects of interest, which are not dominated by other objects, an object p is dominate object q if p is equal to q on all its attributes, and p is at least better than q on one attribute. Categorical Data Skyline Search (CDSS) is an algorithm that can be used to filter Skyline objects in categorical data types such as documents. This algorithm uses Distance Extended Wu and Palmer (DEWP) to calculate the distance between user query and document keyword, each document keyword and user query is represented as a node in the ACM CCS ontology. However, this research does not include a complete explanation of how to calculate the distance between a query and a keyword if keyword is more than one. This research aims to use the CDSS algorithm to search for Skyline documents that are represented by more than one keyword by adding an aggregate function (average, minimum, maximum) to the CDSS algorithm, especially in DEWP calculations. This research uses the thesis document of the computer science department of IPB University as the data source. Document keywords were extracted using
Keyword: block nested loop, categorical data skyline search, ontology, term frequency inverse term frequency, thesis

Judul: ADVISOR RECOMMENDATION SYSTEM BASED ON GRADES AND COURSE SYLLABUS USING CATEGORICAL DATA SKYLINE SEARCH
Abstrak: Tugas akhir termasuk syarat wajib bagi mahasiswa dalam memperoleh gelar akademik. Pada prosesnya mahasiswa membutuhkan dosen pembimbing yang sesuai dengan minat penelitian mahasiswa. Sistem rekomendasi dosen pembimbing bertujuan untuk mengidentifikasi dosen pembimbing yang paling sesuai dengan preferensi dan minat mahasiswa. Penelitian ini menggunakan metode Categorical Data Skyline Search (CDSS) untuk merekomendasikan dosen pembimbing berdasarkan kata kunci dari silabus mata kuliah yang diminati mahasiswa. Penggunaan ontologi pada CDSS memungkinkan untuk menghitung jarak antara preferensi mahasiswa yang diwakili oleh kata kunci dan tidak hanya dihitung berdasarkan kemiripan kata, namun juga relevansinya pada ontologi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mendapatkan nilai diversity, novelty dan serendipity yang baik dalam merekomendasikan dosen pembimbing.
Keyword: categorical data skyline search, ontologi, sistem rekomendasi dosen pembimbing, categorical data skyline search, ontology, supervisor recommendation system

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: