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: 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: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: