Judul: Aplikasi Sequential Pattern Discovery Using Equivalence Classes (Spade) Pada Data Transaksi Penjualan (Studi Kasus Produk Kecantikan Dan Perawatan Tubuh).
Abstrak: Setiap toko ritel memiliki data transaksi penjualan yang besar yang dihimpun setiap harinya. Data-data transaksi tersebut dapat diolah sehingga diperoleh informasi-informasi berguna, di antaranya pola belanja konsumen. Pola belanja konsumen dapat digunakan sebagai bahan untuk perancangan strategi pemasaran. Analisis yang biasa digunakan yaitu analisis asosiasi pada transaksi penjualan. Penelitian ini menggunakan metode pola sekuensial dengan algoritme SPADE ‘Sequential PAttern Discovery using Equivalence classes’. Data yang digunakan adalah data riil transaksi penjualan toko ritel produk kecantikan dan perawatan tubuh sejak 1 Januari-22 April 2015. Minimum support (batas minimum banyaknya pembeli) yang digunakan 0.01% dan minimum confidence (batas minimum peluang kejadian) sebesar 1%, kedua nilai tersebut ditentukan berdasarkan keadaan data. Berdasarkan hasil yang diperoleh, menunjukkan item yang paling diminati adalah sabun pencuci muka dan minyak penghilang jerawat berbahan kayu putih, grup yang paling diminati adalah grup make up bibir dan make up dasar. Pada data latih dan data uji yang relatif seimbang, semakin panjang periode penjualan dan semakin banyak transaksi maka semakin baik pula akurasi pembelian kembali yang diduga.
Keyword: data transaksi, pola sekuensial, SPADE, strategi pemasaran.

Judul: Perancangan Sistem Rekomendasi Pembelian dan Manajemen Persediaan Produk Menggunakan Content Based Filtering dengan Pendekatan Sequential Pattern Mining
Abstrak: Toko Buku XYZ adalah salah satu toko buku besar yang ada di Indonesia. Saat ini, penjualan produk di Toko Buku XYZ terus meningkat sesuai dengan tren di masyarakat. Penjualan tinggi harus didukung oleh persediaan yang baik dan sesuai target. Barang yang dijual harus berdasarkan kebutuhan konsumen yang pada akhirnya bertujuan untuk mencapai penjualan tinggi. Toko Buku XYZ sebagai toko buku yang tergolong besar di Indonesia menyadari pentingnya mengetahui pola pembelian pelanggan yang ada pada periode tertentu. Karena seringkali para petugas pembelian (merchandiser) yang bertugas untuk melakukan kegiatan pembelian produk yang akan dijual kembali di toko tidak dapat melakukan pembelian yang pas. Hal ini mengakibatkan kosongnya stok barang yang seharusnya masih laku untuk dijual kembali. Tujuan penelitian ini adalah menemukan pola pembelian pelanggan dengan pendekatan sequential pattern mining, membangun model rekomendasi pembelian pada manajemen persediaan barang hingga membuat rancangan antarmuka dari model rekomendasi tersebut. Algoritme yang digunakan adalah algoritme SPADE (Sequential PAttern Discovery using Equivalent classes). Oleh sebab itu, penelitian ini diharapkan dapat memberikan hasil yang positif dan berguna bagi perusahaan. Dengan menggunakan pendekatan Sequential Pattern Mining, penelitian ini dapat mencari pola penjualan satu barang dalam kaitannya dengan barang lain. SPADE (Sequential Pattern Discovery menggunakan kelas Equivalence) adalah algoritme yang dapat digunakan untuk menemukan pola sekuensial dalam database besar. Data penjualan yang digunakan adalah dalam kurun waktu Juni sampai dengan Desember 2016. Produk yang dianalisis adalah produk buku. Hasil dari penelitian ini adalah rekomendasi bagi petugas pembelian hingga dibuatkan rancangan aplikasi rekomendasi untuk pembelian produk. Produk kategori Children’s Book menjadi kategori yang urutan pembeliannya paling banyak yaitu hingga mencapai 7-frequent sequence pada minimum support 0.001 daan support absolut 61. Hal ini membuktikan bahwa produk kategori ini sangat laris bahkan ada 61 pelanggan yang membeli produk dengan kategori ini hingga 7 kali pada tanggal yang berbeda di masa penelitian ini berlangsung. Ini berarti SPADE berhasil digunakan untuk memberikan rekomendasi pembelian sehingga petugas merchandiser bisa memastikan stok produk tersebut selalu tersedia untuk menghindari Lost Sales. Rancangan aplikasi yang dibuat terdiri dari 3 modul utama yaitu modul persediaan dimana pengguna bisa melihat persediaan produk, modul penjualan dimana pengguna bisa melihat penjualan produk, serta modul rekomendasi dimana pengguna bisa melihat rekomendasi produk dari data penjualan yang telah diolah menggunakan algoritme SPADE.
Keyword: Content Based Filtering, Rekomendasi, Sequential Pattern Mining, SPADE

Judul: Evaluation of Influenza Antibody Titers in Serum and Egg Yolk of Layers Vaccinated with Influenza Vaccines.
Abstrak: Influenza belongs to the Orthomyxoviridae family which causes upper and lower respiratory tract infection. The aim of this study was to evaluate influenza-A specific antibody titers from serum and egg yolk of hens vaccinated with quadrivalent influenza vaccines. Three Hy-line Brown layers were vaccinated with quadrivalent influenza type A and B inactivated vaccines. Vaccination was carried out three times at a dose of 0.25 ml/chicken via the intramuscular route. The first vaccination was carried out at 24 weeks of age, then boosters were performed at 28 and 32 weeks of age. Serum and egg yolk were collected every week for 20 weeks since the first vaccination. Influenza A H3N2 and H1N1 antibody titers were determined using hemagglutination-inhibition (HI) test and agar-gel-precipitation (AGP) test. Influenza-A H3N2 and H1N1 specific antibodies were detected in both serum and egg yolk from the first to twenty weeks after the initial vaccination. Highest HI geometric mean titer (GMT) of H1N1 antibody reached 26.67 HIU at nine weeks post first vaccination (p.f.v), while H3N2 antibody reached 26 HIU at six weeks p.f.v. Our result showed that influenza antibodies can be produced in layers using quadrivalent vaccines and layer chickens are able to produce equivalent antibody levels for each influenza subtype.
Keyword: antibody, egg yolk, influenza, layer chickens, serum