Judul: Pengelompokan Dokumen Publikasi dengan Topik Data Mining Berbasis Frequent Term Sets Menggunakan Algoritme ECLAT dan HFTC.
Abstrak: Dokumen publikasi berbentuk jurnal dengan topik data mining yang tersedia pada jaringan internet sering digunakan untuk mencari informasi. Pengelompokan dokumen diperlukan untuk mempermudah proses pencarian informasi. Salah satu metode yang digunakan adalah teknik clustering. Penelitian ini melakukan pengelompokkan dokumen publikasi dengan topik data mining dalam bahasa Inggris berbasis frequent term sets berdasarkan isi dari abstrak, terdiri atas judul, isi abstrak dan kata kunci. Penelitian ini menggunakan algoritme ECLAT (Equivalence Class Transformation) untuk menentukan frequent term sets dan algoritme HFTC (Hierarchical Frequent Term based Clustering) untuk menentukan hirarki frequent term sets. Hasil dari penelitian ini berupa term dengan nilai informasi yang spesifik sesuai topik data mining. Salah satu term yang terbentuk adalah “associ-rule”, “classif-rule” yang menjelaskan bahwa term tersebut muncul bersamaan dalam dokumen.
Keyword: clustering,dokumen, ECLAT, Frequent term sets, HFTC, term

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: Pengelolaan Pulau Kecil Terluar Indonesia (Studi Pulau Miangas)
Abstrak: Luas Pulau Miangas sekitar 3,15 km² dengan panjang garis pantai 6,640 km (Miangas dalam Angka 2012) atau 218,39 hektar berdasarkan citra satelit Quickbird 2005 (KKP 2012). Wilayah daratan terdiri dari dataran berpasir putih, rawa, perkebunan kelapa dan sagu, bukit / gunung tanah dan batu karang. Kondisi alamnya pada sisi sebelah Barat pada umumnya berupa dataran rendah dan dibeberapa tempat gundukan batu karang / kapur serta goa; daerah pada sisi ini didominasi oleh tanaman kelapa dengan hamparan pasir putihnya di hampir seluruh pantai. Bahwa Kerentanan Pulau Miangas, didapatkan sebagai berikut : 1. Dimensi Exposure Dimensi Exposure didapatkan nilai IE = 4,29 2. Dimensi Sensitivity Dimensi Sensitivity didapatkan nilai IS = 2,35 3. Dimensi Adaptive Capacity Dimensi Adaptive Capacity IAC didapatkan nilai =1,6 Secara umum didapatkan nilai (kerentanan Pulau Miangas) IK-PPK = IE x IS/IAC = 4,29 x 2,35 /1,6 = 6,30 Pulau Miangas berdasarkan analisis adalah kerentanan sedang (moderate) dan sedangkan isolasi IKP1(Miangas) = 32,6744 Indeks keterisolasian yang berarti Analisis keberlanjutan membuktikan bahwa dimensi ekonomi pulau Miangas tidak dapat di berlanjutkan. . Berdasarkan hasil keberlanjutan maka didapatkan sebagai berikut : 1. Bahwa berdasarkan analisis keberlanjutan terhadap lima dimensi pulau Miangas maka didapatkan 3 hal utama terbesar dalam rangka melakukan keberlanjutan, yaitu: 1) Tingkat pendidikan relatif terhadap tingkat provinsi 2) Besarnya pasar 3) Rata-rata penghasilan relatif terhadap UMR (Upah Minimum Regional) 2.Bahwa untuk melakukan keberlanjutan ke depan bagi masyarakat pulau Miangas dalam rangka memperkuat ke masa depan adalah : 1) Memperkuat pembangunan pendidikan masyarakat pulau Miangas 2) Memperbanyak jumlah pasar di Pulau Miangas 3) Memperkuat kemampuan ekonomi masyarakat ke depan 4) Berdasarkan hasil keberlanjutan, didapatkan bahwa dari Dimensi Ekonomi merupakan dimensi yang tidak bisa dilakukan keberlanjutan 18,42 Berdasarkan analisis keberlanjutan pulau Miangas maka perlu dilakukann kecukupan ekonomi pulau Miangas. Perlu dilakukan subsidi ke Pulau Miangas sejumlah Rp 9.174.933.000, per tahun sambil mempersiapkan sumberdaya manusia Pulau Miangas yang siap menjawab kebutuhan ekonomi ke masa depan. Bentuk usaha percepatan pertumbuhan perekonomian perbatasan yang berbasis kerakyatan antara lain: 1. Penguatan kapasitas kelembagaan masyarakat adat/kelompok-kelompok swadaya masyarakat yang sudah ada. 2. Pemberdayaan, pendampingan dan penguatan peran serta perempuan dalam kegiatan perekonomian atau sosial. 3. Pengembangan wawasan kebangsaan masyarakat di kawasan perbatasan. 4. Menghidupkan peran lembaga keuangan mikro dalam peningkatan pertumbuhan perekonomian. 5. Identifikasi potensi dan pengembangan sektor-sektor unggulan di daerah perbatasan. Sosial sumberdaya pulau Miangas merupakan kekuatan sosial yang terbentuk oleh budaya yang kuat. Ekonomi Miangas adalah ekonomi yang rentan dan masih disubsidi. Politik Miangas adalah suatu kekuatan yang memancarkan tema beranda Pancasila sedangkan kelembagaan masyarakat Miangas masih perlu diperkuat.
Keyword: kerentanan, keberlanjutan, ekonomi, pulau Miangas