Judul: Skyline Query untuk Rekomendasi Ekowisata Berdasarkan Sentimen Menggunakan Apache Spark
Abstrak: Ekowisata adalah jenis pariwisata yang memiliki daya tarik tersendiri seperti adanya pemandangan alami, flora dan fauna yang langka atau wahana edukasi yang berkaitan dengan alam. Sebagian besar penyedia layanan wisata online saat ini tidak menyediakan pertanyaan spesifik seperti dalam persyaratan ekowisata. Sehingga dirasa perlu untuk mengusulkan fitur knowledge discovery yang efektif untuk mendukung bisnis ekowisata tersebut, terutama dalam layanan online. Dengan banyaknya transaksi teks dan sumber daya yang tersedia dari berbagai lembaga saat ini, skyline query berbasis text mining diusulkan untuk memberikan rekomendasi ekowisata secara online sesuai dengan preferensi pengguna. Misalnya, destinasi ekowisata dengan jarak yang dekat dan rating yang tinggi. Analisis sentimen diterapkan pada komentar pengunjung untuk mengetahui kelas sentimennya, apakah positif, negatif atau netral. Banyaknya preferensi yang dipertimbangkan, ukuran data yang besar, dan proses analisis sentimen yang dilakukan menyebabkan kompleksitas yang tinggi. Metode konvensional dengan komputasi tunggal akan membutuhkan waktu yang lama untuk memproses rekomendasi tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan komputasi klaster untuk menghasilkan rekomendasi ekowisata menggunakan skyline query pada banyak komputer secara paralel melalui framework Apache Spark. Proses analisis sentimen yang dilakukan menggunakan algoritme SentiStrength berhasil memperoleh skor akurasi sebesar 78.3% dan F-measure sebesar 84.5%. Hal ini mengindikasikan bahwa sistem rekomandasi yang diusulkan berhasil mendeteksi respon positif melalui komentar pengunjung dengan baik. Adapun penerapan metode komputasi klaster Apache Spark dengan tiga node komputer berhasil meningkatkan kecepatan proses pemeringkatan objek rekomendasi dibandingkan dengan metode komputasi tunggal, yakni 213.7 kali lebih cepat pada data correlated, 240 kali lebih cepat pada data independent, dan 288.1 kali lebih cepat pada data anti-correlated. Sebagai prototipe untuk akses pengguna, telah dikembangkan sebuah aplikasi mobile Android. Melalui aplikasi tersebut, pengguna hanya perlu memilih preferensinya dan selanjutnya sistem akan memberikan rekomendasi destinasi ekowisata terbaik dengan sentimen positif.
Keyword: ekowisata, recommender system, sentimen, skyline query, spark

Judul: A Development of Spatial Skyline Query Based on Surrounding Environment for Data Streaming Using Apache- Spark
Abstrak: Previous studies of spatial skyline queries based on the surrounding environment posed a challenge in handling skyline searches that supported mobile users. This study introduces a method which allows users to search for spatial objects dynamically. Online streaming data services are currently available to support user movements. With this condition, streaming data requires a longer execution time in processing. This work examines the effectiveness and efficiency of the Apache-Spark framework in developing spatial skyline queries based on the surrounding environment algorithm for data streaming. Further implementation of this algorithm on mobile devices can provide better location access for users. Comparative analysis of processing time was carried by comparing single processing, parallel distributed computing, and cluster computing algorithms with various measurement evaluation parameters. Result of the test on "number of types in surrounding environment" parameter shows that the execution time of parallel and cluster computing is faster than single computing, 63.694 and 72.772 times faster, respectively. Test on the "raw data size" parameter indicates that parallel computing execution time is 46.553 times faster than single computing, while cluster computing is 74.187 times faster than single computing. In the "main facility search radius" parameter, cluster computing is 45.224 times faster than single computing, and parallel computing is 77.022 times faster than single computing. Lastly, the "number grid" parameter indicates that the execution time for both parallel and cluster computing is faster than single computing, 157.944 and 276.251 times faster, respectively.
Keyword: apache-spark, cluster computing, data streaming, parallel computing, skyline query, spatial data

Judul: Duodenal Histopathology of Pediatric Rat (Rattus norvergicus)&#160;Fed with Orange Juice (Citrus sinensis)
Abstrak: This research investigates the impact of orange juice consumption on the histological structure of the duodenum, a critical site for nutrient absorption and digestion. Focusing on pediatric animals, orange juice (with a pH of 3) was administered to post-weaning rats aged 4 weeks to 6 weeks at dosages ranging from 0g/kg BW to 20g/kg BW over two weeks. Duodenal histopathology was assessed, focusing on parameters such as the quantity of crypts of Lieberkuhn, as well as the length, height, width, and depth of villi (measured in µm). Anatomical pathology examination included measurements of the length and width of the duodenum (also in µm), as well as the color mean (OD). The research findings indicate no significant changes in histopathology or anatomy pathology of the duodenum. This suggests that young individuals can adapt to acidic challenges without compromising gastrointestinal health. These findings offer reassurance regarding the short-term consumption of acidic orange juice (with a pH of 3) with minimal risks to intestinal integrity, both during growth and development.
Keyword: acidic changes