Judul: Penentuan Topik Dokumen Siaran Media Kedutaan Australia Berbasis Penambangan Teks dengan Algoritme K-Means
Abstrak: Kedutaan Australia Jakarta adalah salah satu kantor perwakilan negara asing yang secara rutin menerbitkan dan menyimpan dokumen teks dalam bentuk siaran media. Namun demikian, lembaga belum memiliki metode yang efisien untuk melakukan evaluasi dokumen berbasis analisis teks. Penelitian ini menerapkan teknik penambangan teks (text mining) untuk mengeksplorasi pola, hubungan, dan struktur dari kumpulan dokumen yang bertujuan mengungkap kecenderungan topik dari dokumen. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi model alternatif bagi kegiatan evaluasi terhadap koleksi dokumen yang dimiliki, serta menjadi alat pendukung dalam proses pengambilan keputusan dan perumusan strategi komunikasi di internal lembaga. Penelitian ini menganalisis 839 dokumen siaran media berbahasa Inggris yang diterbitkan oleh Kedutaan Australia Jakarta antara tahun 2006 sampai 2016. Tahapan penelitian diawali dengan melakukan pengumpulan dokumen yang bersumber dari website lembaga. Rangkaian praproses data dilakukan dengan menormalisasi teks agar diperoleh hasil yang lebih konsisten. Data teks hasil praproses kemudian ditransformasi ke dalam data numerik dengan melakukan pembobotan istilah TFIDF (Term Frequency/Inverse Document Frequency) dengan hasil sebuah matriks istilah. Matriks tersebut kemudian dijadikan sebagai input data untuk algoritme klasterisasi dengan metode K-Means. Proses klasterisasi diawali dengan membangkitkan sentroid awal sebagai pusat kelompok secara acak sebanyak jumlah klaster yang ingin dibentuk, kemudian mengukur jarak setiap istilah terhadap sentroid dengan menggunakan formula cosine similarity. Selanjutnya, secara iteratif memperbaiki partisi klaster hingga tidak terjadi perubahan yang signifikan. Koefisien Silhouette juga digunakan sebagai dasar untuk menentukan jumlah klaster optimal. Hasil penelitian menunjukan bahwa proses ekstraksi istilah dari 839 dokumen yang dianalisis menghasilkan 57 istilah yang dikelompokan ke dalam 3 klaster. Istilah-istilah tersebut diperoleh dengan menetapkan nilai batas (threshold) sebesar 0,79 yang menghapus istilah dengan minimal frekuensi kemunculan sebesar 21 persen. Jumlah klaster optimal ditentukan sebanyak k=3 dengan nilai Silhouette sebesar 0.1. Berdasarkan intepretasi data oleh pakar terhadap kelompok istilah pada klaster k=3, penekanan topik dokumen siaran media Kedutaan Australia Jakarta tahun 2006 sampai 2016 adalah “hubungan antarmasyarakat”, “pembangunan kualitas hidup manusia”, dan “kerja sama ekonomi”.
Keyword: Penambangan teks, klasterisasi, algoritme K-Means

Judul: Pengembangan Sistem Berbasis Pengetahuan untuk Ekstraksi Topik Dokumen
Abstrak: Tropical Biopharmaca Research Center (Trop-BRC) Institut Pertanian Bogor (IPB) adalah salah satu lembaga penelitian yang telah mempublikasikan hasil karya ilmiah sejak tahun 1993 pada berbagai jurnal internasional yang juga telah terindeks di dalam basis data abstrak dan kutipan literatur peer-review terbesar seperti Scopus. Para peneliti Trop-BRC juga tergabung di dalam Research Gate yaitu jaringan profesional untuk para ilmuan dan peneliti untuk berkolaborasi dalam berbagai bidang penelitian. Trop-BRC akan melakukan evaluasi secara berkala mengenai topik penelitian yang telah dilakukan dan juga melakukan perbandingan dengan melihat trend keilmuan yang sedang berkembang. Teknik evaluasi dan review secara umum bisa dilakukan dengan hanya melihat judul, abstract dan keywords yang ada pada setiap publikasi ilmiah. Evaluasi secara spesifik dan rinci pada paparan topik hasil penelitian juga dapat dilihat pada bab metode, hasil dan kesimpulan. Pada praktiknya, evaluasi secara umum dan rinci akan sulit dilakukan pada data publikasi dalam jumlah besar dan telah tersebar di berbagai jurnal online. Hal yang dapat dilakukan yaitu dengan mengorganisasi semua file dokumen publikasi ke dalam sistem manajemen dokumen berbasis pengetahuan yang mampu melakukan ekstraksi topik dokumen secara cepat dan adaptif. Text Mining adalah metode yang digunakan untuk menemukan pola informasi pada data teks yang tidak terstruktur. Tahapan dari proses text mining yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi proses tokenisasi, filter term alphanumeric, remove stop word, filter term yang hanya berbahasa inggris atau indonesia, porter stemming, menghilangkan term umum dan output akhir berupa term dalam bahasa inggris atau bahasa indonesia. Selanjutnya output proses text mining dimasukkan ke dalam proses ekstraksi topik dokumen, proses ini dilakukan dengan menggunakan algoritme Latent Dirichlet Allocation (LDA) dan K-Means. Kedua algoritme tersebut digunakan untuk melakukan perbandingan hasil ekstraksi topik dokumen, dengan tujuan untuk melihat kualitas hasil cluster dari sisi topik term yang dihasilkan. Untuk memvalidasi kualitas hasil cluster kedua algoritme tersebut dibutuhkan pakar untuk menentukan topik label pada setiap cluster dengan melihat relevansi bidang keilmuan yang ada di Trop-BRC. Pengembangan sistem berbasis pengetahuan atau Knowledge Management System (KMS) dalam penelitian ini menggunakan pendekatan Knowledge Management Life Cycle (KMSLC). Pendekatan ini terdiri atas enam tahapan yang terdiri dari evaluasi sistem yang berjalan, pembentukan tim, mengumpulkan pengetahuan, desain KMS blueprint, verfikasi dan validasi, dan implementasi. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi KMS berbasis web dengan fitur utama sebagai file repository, text mining preprocess, ekstraksi topik dokumen pada setiap peneliti, bidang ilmu, dan keseluruhan dokumen secara adaptif serta mampu memberikan rangkuman informasi topik penelitian kepada pemegang keputusan dan peneliti di Trop-BRC. Pada proses verifikasi dan validasi dilakukan pengujian logical testing dan User Accepted Testing (UAT). Tahapan logical testing dilakukan dengan pengujian kode program secara detail, yang meliputi proses text mining, input parameter LDA & K-Means, proses ekstraksi topik, dan proses penyimpanan ekstraksi topik dokumen ke dalam database. Sementara itu dalam tahapan UAT yang dilakukan adalah pengujian perilaku sistem pada tampilan antarmuka, waktu eksekusi dan evaluasi hasil ekstraksi topik. Para pakar dan peneliti dapat dengan mudah mengamati term topik yang dibahas secara umum sehingga dapat mengidentifikasi topik apa saja sudah diteliti. Untuk menentukan topik label dibutuhkan pakar yang dapat memahami dan memverifikasi arti setiap term di setiap topik yang ada. Berdasarkan hasil
Keyword: ekstraksi topik dokumen, k-means, knowledge management system, knowledge management system life cycle, latent diriclet allocation

Judul: Enteric Collibacillosis Pada Anak Babi Baru Lahir: Patogenesa dan Perubahan-Perubahan Patologisnya
Abstrak: Diare disebabkan oleh infeksi bakteri Escherichia coli pada anak-anak babi baru lahir yang peka terhadap en terotoksin produk bakteri tersebut. Dikenal sebagai colibacillosis. Patogenesa dari colibacillosis anak babi baru lahir adalah (1) infeksi oleh E. coli patogen, (2) proliferasi E. coli di lumen usus halus, (3) produksi dan pelepasan enterotoksin, dan (4) aktifitas toksin pada usus halus. Dalam proses proliferasi, adanya antigen pili K88 sangat penting karena memungkinkan bakteri perlekatan dengan epitel mucosa usus halus. mengadakan Setelah ko lonisasi dan proliferasi segera toksin dilepaskan. Akti- fitas toksin menginduksi sekresi yang berlebihan dari u- sus sehingga banyak cairan yang dikeluarkan ke lumen usus. Hal ini mengakibatkan banyak cairan dan elektrolit hilang sehingga timbul diare, dehidrasi dan asidosis yang sering menyebabkan kematian. Perubahan-perubahan patologis yang umum adalah dis tensi usus halus, dilatasi lambung dan infark pada kurva- tura mayor. Perubahan-perubahan histologis yang terjadi adalah enteritis hemorrhagica acuta, oedem dan kongesti pembuluh darah di lamina propria, akumulassi leukosit inti polimorf, sel monosit, dan inti sel mengalami piknosis Thrombus pada vena dan degenerasi serta desquamasi sel epitel usus….
Keyword: