Judul: A Modelling and Implementation of Graph Database for Nusantara Culinary Recommendation System
Abstrak: Sistem rekomendasi kuliner nusantara merupakan perangkat yang memberikan informasi berupa saran mengenai makanan lokal kepada pelanggan sesuai preferensi. Untuk memenuhi kebutuhan basis data dalam sistem rekomendasi, dibutuhkan pemodelan basis data. Pemodelan basis data yang baik penting untuk menjamin konsistensi informasi, menghilangkan data berlebih, menjalankan query yang efisien, dan meningkatkan kinerja basis data. Untuk mengatasi pertumbuhan data yang cepat dan memfasilitasi respons cepat dari permintaan pengguna, basis data graf digunakan untuk menyimpan data dalam sistem kuliner Nusantara. Struktur basis data graf menyederhanakan proses komputasi yang diperlukan untuk menghasilkan rekomendasi, dan juga menyimpan nilai untuk rekomendasi di masa mendatang. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan basis data graf dan implementasinya pada platform Neo4j. Basis data graf yang dimodelkan dapat menyimpan data makanan di restoran dan preferensi pelanggan, riwayat pembelian, dan lokasi pelanggan dan restoran. Ada beberapa skenario yang dapat ditangani oleh basis data, antara lain: pemilihan menu berdasarkan pencarian makanan, lokasi, dan berdasarkan hasil rekomendasi, penyimpanan data transaksi pelanggan, dan pemeliharaan data historis dan preferensi pelanggan untuk kebutuhan perhitungan rekomendasi., Nusantara culinary recommendation system is a tool that provides information in the form of advice on local food to customers according to preferences. To understand database requirements in the recommendation system, need database modeling. Good database modeling is important to ensure consistency of information, eliminate redundant data, run efficient queries, and improve database performance. In order to cope with the fast data growth and facilitate the rapid response of user requests, a graph database is used to store data in the Nusantara culinary system. The graph database structure simplifies the computational process required to generate recommendations, and also stores values for future recommendations. This study aims to model the graph database and its implementation on the Neo4j platform. The modeled graph database can store food data in restaurants and customer preferences, purchase history, and customer and restaurant locations. There are several scenarios that can be handled by the database, including: menu selection based on food search, location, and based on recommendation results, customer transaction data storage, and maintenance of historical data and customer preferences for recommendation calculation needs.
Keyword: graph database, implementation, modelling, Nusantara culinary, recommendation system

Judul: A Design of Recommendation System in Indonesian Food Collaborative Consumption Platform based on Customer Preference
Abstrak: Pemesanan makanan Indonesia yang dilakukan pelanggan pada lokasi yang asing menjadi tantangan bagi collaborative consumption (CC) platform untuk memberikan rekomendasi yang cocok dengan preferensi pelanggan. Perpindahan lokasi pemesanan menyebabkan pelacakan preferensi menjadi tidak mudah. Selain itu, makanan Indonesia menyebar dari daerah asalnya dan mengalami modifikasi di daerah baru. Penelitian ini mengekstrak preferensi pelanggan menggunakan data pemesanan dan menjadi dasar untuk pemberian rekomendasi. Motivasi penelitian ini adalah mencari makanan segar dan spesifik yang mirip dengan makanan yang sebelumnya pernah dipesan pelanggan yang dinilai memiliki rating tinggi. Sehingga, sistem rekomendasi yang dibangun diharapkan dapat memberikan rekomendasi makanan yang mirip dengan asal daerah aslinya. Tujuan dari penelitian ini adalah: (1) memodelkan sebuah bisnis proses baru pada sistem rekomendasi yang bisa mengikuti perpindahan lokasi pemesanan pelanggan dan makanan, (2) membangun basis data graf dan algoritma untuk memperoleh purwarupa sederhana, dan (3) melakukan uji coba dan mengevaluasi purwarupa sederhana. Penelitian ini mengumpulkan data melalui wawancara dengan pakar dan survei kepada pelanggan untuk mengetahui atribut makanan Indonesia. Data juga diambil melalui pengamatan platform GoFood untuk mengetahui kondisi CC platform saat ini. Penelitian ini mengekstrak data dari Zomato serta Google untuk membangun basis data graf awal. Penelitian ini mengaplikasikan algoritma skyline query multi-layer graph untuk memberikan rekomendasi makanan kepada pelanggan. Skyline query menampilkan objek skyline pada diagram optimum Pareto yang disebut sebagai preferensi pelanggan. Skyline query menghasilkan makanan yang memiliki kemiripan paling tinggi di dalam basis data. Adanya ragam data transaksi dan varian makanan yang banyak akan meningkatkan kompleksitas perhitungan. Sehingga, penting untuk membangun basis data graf. Penelitian ini menggunakan jarak cosinus dan jarak Gower pada basis data graf sebagai hubungan yang menilai kemiripan objek makanan. Atribut ini yang digunakan sebagai multi-layer dalam algoritma skyline multi-layer graph. Penelitian menghasilkan sistem yang memiliki tiga stakeholder: Horeka, sistem rekomendasi, dan pelanggan. Basis data graf dibangun menggunakan platform Neo4j. Makanan Indonesia memiliki 17 atribut pada node produk. Multi-layer berupa jarak kosinus pada lapisan pertama dan jarak Gower pada lapisan kedua. Hasil uji coba berupa: algoritma berhasil memberikan rekomendasi dalam waktu paling lama 0.004 detik untuk posisi poin query yang sama dengan 1 hingga 2 makanan yang direkomendasikan dan 0.003 detik untuk poin query yang berbeda dengan 1 hingga 3 makanan yang direkomendasikan. Kemiripan makanan yang diberikan diatas 70%, kecuali untuk produk Pro16 (69%) dan Pro6 (65,5%).
Keyword: collaborative consumption, customer preference, Indonesian food, recommendation system

Judul: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity