Judul: Text mining Dokumen Skripsi berdasarkan Abstrak dengan Menggunakan Metode Gerombol Berhirarki dan Latent Dirichlet Allocation
Abstrak: Abstrak merupakan ringkasan dari suatu karya ilmiah yang menggambarkan isi dari suatu karya ilmiah seperti skripsi. Pengelompokan skripsi berdasarkan abstraknya ke dalam kategori-kategori salah satunya dapat menggunakan text mining. Text mining merupakan salah satu variasi dari data mining, yaitu menggali pola atau informasi penting dari data berupa teks. Penelitian ini menggunakan analisis gerombol berhirarki untuk mendapatkan gerombol-gerombol yang dihasilkan dari data teks. Analisis gerombol berhirarki yang dilakukan menggunakan metode Ward dan metode pautan lengkap serta menggunakan ukuran cosine similarity untuk mengukur jarak antar vektor dokumen. Gerombol yang dihasilkan ditentukan oleh hasil pemotongan dendogram dengan melihat nilai silhouette coefficient yang paling besar. Gerombol yang dihasilkan dari keseluruhan data diperoleh sebanyak 12 gerombol. Karakteristik masing-masing gerombol berupa kata-kata yang merupakan kata kunci atau topik dari dokumen yang termasuk dari gerombol tersebut. Metode Latent Dirichlet Allocation mengambil kata-kata dari keseluruhan kata pada dokumen yang bisa menjadi topik-topik dari 12 gerombol tersebut.
Keyword: Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB, Text mining, Abstract, Ward, Complete linkage, Lantent dirichlet allocation, Pautan lengkap, Pengelompokan dokumen, Skripsi, Metode analisis gerombol, Abstrak skripsi

Judul: Pengelompokan Dokumen Tugas Akhir Mahasiswa Program S1 Ilmu Komputer Berbasis Frequent Itemset.
Abstrak: Abstrak merupakan bagian dari dokumen tugas akhir memiliki peranan penting dalam menjelaskan keseluruhan dokumen. Kata-kata yang sering muncul dapat dijadikan acuan dalam mengelompokkan dokumen ke dalam kategorikategori. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode association rule mining menggunakan algoritme ECLAT dalam mencari kombinasi term yang paling sering terjadi dan mengelompokkan dokumen abstrak tugas akhir. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data abstrak dokumen tugas akhir mahasiswa Program S1 Ilmu Komputer IPB dalam bahasa Inggris dari tahun 2012 hingga 2014. Penelitian ini menggunakan stopwords yang berhubungan dengan istilah Ilmu Komputer yang bersifat umum, menerapkan association rule mining dengan support sebesar 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, dan 0.35, dan menggunakan clustering KMeans dengan jumlah cluster (k) sebesar 10 karena memiliki nilai sum of squared error (SSE) terendah. Pengelompokan ini membandingkan nilai support, SSE, jumlah anggota, dan nilai evaluasi purity di tiap cluster. Cluster terbaik dihasilkan pada perlakuan data dengan penambahan stopwords dan tanpa penerapan association rule mining, dengan k sebesar 10, nilai SSE sebesar 23 485.03, dan nilai purity sebesar 0.512.
Keyword: abstrak, ECLAT, frequent itemset, K-Means, purity

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