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: Clustering Dokumen Ringkasan Tesis Mahasiswa Pascasarjana Ipb Berbasis Frequent Itemsets Menggunakan Algoritme Bisecting K-Means.
Abstrak: Proses pencarian dokumen tesis mahasiswa Pascasarjana IPB pada repository IPB dapat dipercepat dengan cara mengelompokkan dokumen tersebut berdasarkan kata kunci dan kombinasi kata kunci yang sering muncul dalam dokumen tersebut. Metode frequent itemsets dapat memunculkan term-term yang frekuensi kemunculannya tinggi terhadap kumpulan dokumen. Term-term yang sering muncul dalam dokumen dapat mewakili sebuah dokumen. Dalam proses temu kembali dokumen, pada umumnya kata kunci dimasukkan oleh pengguna. Pengelompokkan dokumen berdasarkan frequent term (dalam hal ini kata kunci) dapat mempercepat pengembalian dokumen yang dicari. Penelitian ini dilakukan untuk menggali frequent itemsets dari kumpulan dokumen ringkasan tesis mahasiswa Pascasarjana IPB menggunakan algoritme Apriori. Proses clustering terhadap frequent itemsets yang terbentuk menggunakan algoritme Bisecting K-Means, untuk kemudian digunakan dalam proses clustering dokumen. Proses pencarian dokumen akan dilakukan terhadap dokumen yang telah dikelompokkan. Metode dalam penelitian ini diawali dengan mengumpulkan data ringkasan tesis mahasiswa Pascasarjana pada repositori IPB. Kemudian dilakukan praposes data yang meliputi tonization, remove number, stopword removal, stemming, remove punctuation, dan remove sparse term. Selanjutnya proses menggali frequent itemsets menggunakan algoritme Apriori dan pengelompokkan dokumen berbasis frequent itemsets menggunakan algoritme Bisecting K-Means. Tahap terakhir adalah melakukan analisis dan evaluasi hasil cluster. Pada tahap ini akan diuji pencarian dokumen terhadap kata kunci yang dimasukkan berdarakan itemsets yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan dokumen menggunakan algoritme Bisecting K-Means dapat pengelompokkan itemsets yang mempunyai nilai support tinggi. Pengujian dengan nilai k=3 sampai dengan k=10, pada pengujian k=10 dapat memperoleh hasil cluster yang baik, dengan nilai Sum of Squared Error yaitu 132.15. Pengujian dengan nilai k=10, cluster dua dapat mengelompokkan beberapa itemsets yang mempunyai nilai support tertinggi, yaitu itemsets {base,method}, {base,develop}, {analysi,base}, dan {base,product}. Akurasi hasil clustering berbasis frequent itemsets sangat dipengaruhi oleh term-term yang dihasilkan pada tahap praproses data, yaitu pada tahap penghapusan term berdasarkan tabel stopword, remove sparse term dan nilai minimum support (minsup) karena berdampak terhadap banyaknya jumlah frequent itemsets yang dihasilkan. Term-term yang dihasilkan dengan pendekatan frequent itemsets masih bersifat umum sehingga tidak dapat digunakan untuk pencarian dokumen dengan topik penelitian yang spesifik.
Keyword: Apriori, Bisecting K-Means, document clustering, frequent itemsets

Judul: Perilaku Reproduksi dan Karakteristik Mikrohabitat tempat Bertelur Burung Gosong (Megapodius reinwardtii Dummont 1823) Di Taman Buru Pulau Moyo
Abstrak: Burung gasang (Megapodius reinwardtii) merupakan jenis burung terestrial yang selalu berpasangan sepanjang hidupnya. Burung ini dilindungi berdasarkan SK Menteri Kehutanan No. 882/Kpts-II/1992 tanggal 28 September 1992. Penyebaran satwa ini hanya terbatas di wilayah Indonesia bagian timur.
Keyword: