Judul: Pengelompokan Dokumen Publikasi Ilmiah Berdasarkan Bidang Kepakaran Menggunakan Metode PSO-Kmeans
Abstrak: Pakar merupakan seseorang yang memiliki keahlian khusus yang tidak dimiliki oleh kebanyakan orang. Saat ini, situs seperti Google Scholar dan Science and Technology Index menyediakan informasi terkait kepakaran dalam bidang akademik berdasarkan klaim dari yang bersangkutan. Klaim tersebut dapat dikonfirmasi dengan melihat dokumen publikasi ilmiah yang ada. Untuk menentukan kelompok kepakaran pada sekumpulan dokumen publikasi ilmiah, dibutuhkan pengetahuan cukup serta waktu yang relatif lama. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokan dokumen publikasi ilmiah berdasarkan bidang kepakaran secara otomatis yang harapannya dapat menghasilkan klaster-klaster kepakaran yang dapat digunakan sebagai alternatif dalam mengonfirmasi klaim kepakaran seorang dosen. Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah dokumen publikasi ilmiah dosen Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor berbahasa Inggris yang diperoleh melalui situs sipakaril.ipb.ac.id. Dokumen yang diperoleh dikelompokkan dengan Metode PSO-KMeans dengan distribusi topik sebagai representasi dokumen. Distribusi topik pada dokumen diperoleh dengan menggunakan algoritma Latent Dirichlet Allocation. Penelitian ini berhasil mengelompokan dokumen publikasi ilmiah dengan nilai koefisien silhouette sebesar 0,42. Setiap klaster yang dihasilkan diberi label oleh pakar berdasarkan deskripsi serta subjek Universal Decimal Classification dari istilah yang ada di dalam klaster. Selain itu, penelitian ini juga menemukan bahwa penggunaan Particle Swarm Optimization sebagai penentu centroid optimum pada algoritma K-means dapat meningkatkan nilai koefisien silhouette sebesar 5,56%. Klaster kepakaran yang diperoleh pada penelitian ini dievaluasi dengan mencocokkan klaster dengan klaim dosen. Hasilnya sebanyak 75% hasil pencocokan sesuai dan 25% tidak sesuai.
Keyword: expertise, k-means, latent dirichlet allocation, particle swarm optimization, scientific publication

Judul: Grouping Scientific Publication Documents Based on Field of Expertise Using Agglomerative Hierarchical Clustering Method
Abstrak: Dengan setiap pakar memiliki keahlian yang berbeda, dan keahlian ini dapat diidentifikasi melalui dokumen-dokumen yang paling menunjukkan kemampuannya. Sebuah model klasterisasi diperlukan untuk mengklasifikasikan karya ilmiah secara otomatis ke dalam domain keahlian yang berbeda. Dengan adanya pengelompokan ini menjadi salah satu cara untuk mengklaim atau memvalidasi dari bidang kepakaran seseorang. Penelitian ini menggunakan algoritma Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk mengurangi dimensi data dan menggunakan metode Agglomerative Hierarchical Clustering yang ditingkatkan dengan dan T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) sebagai klasterisasi dokumen publikasi ilmiahnya. Temuan penelitian ini secara efektif mengelompokkan dokumen, yang dibuktikan dengan nilai koefisien silhouette sebesar 0.544 dengan nilai yang lebih tinggi menunjukkan klaster yang lebih baik. Model yang dibangun dievaluasi dengan membandingkan cluster yang dihasilkan dengan klaim yang dinyatakan. Hasilnya, 25% hasil pencocokan tidak sesuai dan 75% sesuai., Each expert has different expertise, and this expertise can be identified through the documents that best demonstrate his or her skills. A clustering model is needed to automatically classify scientific papers into different domains of expertise. This clustering is one way to claim or validate one's area of expertise. This research uses the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm to reduce the dimensionality of the data and uses the Agglomerative Hierarchical Clustering method enhanced with and T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) as its clustering of scientific publication documents. The findings of this study effectively cluster the documents, as evidenced by the silhouette coefficient value of 0.544 with higher values indicating better clusters. The built model was evaluated by comparing the resulting clusters with the stated claims. As a result, 25% of the matching results did not match and 75% matched.
Keyword: clustering, lda, t-SNE, dokumen, klasterisasi, agglomerative hierarchical clustering, documents

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: