Judul: Recommendation Two Ways Selection of  Supervising Lecturers using Skyline View Queries, Recommendation Two Ways Selection of  Supervising Lecturers using Skyline View Queries
Abstrak: Tugas akhir merupakan karya ilmiah yang disusun mahasiswa, berupa hasil penelitian yang membahas suatu masalah pada bidang ilmu tertentu dengan menggunakan aturan yang berlaku. Pengerjaan tugas akhir dibimbing oleh satu atau lebih dosen pembimbing. Pada pengerjaan tugas akhir ada batas waktu yang ditentukan dalam pengerjaannya. Berdasarkan kondisi tersebut mahasiswa dihimbau untuk dapat menyelesaikan tugas akhir secepatnya. Persentase rata-rata lulusan tepat waktu yang rendah menjadi motivasi penelitian ini. Salah satu faktor yang mempengaruhi waktu pengerjaan tugas akhir mahasiswa adalah pemilihan dosen pembimbing tugas akhir. Saat ini, metode pemilihan dosen pembimbing di Departemen Ilmu Komputer dilakukan dengan cara mahasiswa terlebih dahulu memasukkan usulan dosen pembimbing ke Program Studi. Selanjutnya Program Studi akan melakukan pembahasan secara internal untuk menetapkan dosen pembimbing, dengan mempertimbangkan usulan mahasiswa, topik yang diajukan, dan kuota bimbingan dari dosen pembimbing. Metode ini memiliki kelemahan karena dapat terjadi penumpukan di beberapa dosen tertentu. Untuk mengatasinya, penggunaan data histori bimbingan dari dosen pembimbing dan preferensi mahasiswa dan dosen dari sisi topik yang diminati dapat digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi dua arah dosen dan mahasiswa dengan mempertimbangkan aspek histori bimbingan dan preferensi untuk mengatasi kelamahan pada metode sebelumnya. Skyline view queries merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk membangun rekomendasi dua arah. Metode ini menghasilkan rekomendasi tidak hanya kepada dosen dan mahasiswa, namun juga memberikan masukan kepada program studi terkait dengan rekomendasi pembimbingan. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data profil akademik mahasiswa dan histori pembimbingan dari data mahasiswa dan data dosen pembimbing. Berdasarkan hasil percobaan didapatkan bahwa Skyline view queries merekomendasikan dosen yang dominan kepada mahasiswa sesuai dengan preferensi mahasiswa, dan merekomendasikan mahasiswa yang dominan kepada dosen sesuai dengan preferensi dosen. Untuk mendapatkan preferensi dari kedua sisi, digunakan data histori nilai akademik dan topik penelitian dari mahasiswa yang sudah lulus. Informasi ini dapat memberikan gambaran kepada mahasiswa maupun dosen pembimbing dalam memilih dengan kriteria yang lebih objektif. Sistem rekomendasi pemilihan dosen pembimbing yang dihasilkan dari penelitian ini dapat memberikan rekomendasi pilihan yang sesuai tidak hanya kepada mahasiswa, dosen pembimbing tetapi juga kepada program studi sebagai pengelola dan pembuat keputusan.
Keyword: Skyline View Queries

Judul: Recommendation Two Way Supervisor Recommendation System Using MapReduce K-Skyband View Queries
Abstrak: Penyelesaian pendidikan tepat waktu adalah indikator penting kualitas sebuah perguruan tinggi. Namun, banyak mahasiswa menghadapi kesulitan dalam menemukan topik penelitian yang relevan dan dosen pembimbing yang sesuai, yang menghambat mereka dalam menyelesaikan studi tepat waktu. Sistem rekomendasi dosen pembimbing dua arah merupakan sistem rekomendasi yang mempertimbangkan preferensi dari dosen dan mahasiswa. Penelitian ini mengembangkan model rekomendasi dua arah menggunakan metode MapReduce k-skyband view queries untuk membantu dalam pemilihan dosen pembimbing. Model ini mengintegrasikan data silabus mata kuliah dan dokumen tugas akhir untuk menghasilkan rekomendasi topik penelitian yang relevan, serta menangkap preferensi mahasiswa secara otomatis berdasarkan nilai akademik mereka. Sedangkan untuk menentukan preferensi dosen, digunakan proses kemiripan dalam hal kemampuan akademik antara alumni hasi bimbingan dengan mahasiswa calon bimbingan. Penelitian ini memperbaiki beberapa kekurangan dari penelitian sistem rekomendasi sebelumnya, yang menggunakan metode skyline view queries dan skyband view queries. Penelitian dengan metode skyline mengakibatkan adanya mahasiswa dan dosen yang tidak mendapatkan rekomendasi, sedangkan dengan metode skyband dapat memperluas cakupan rekomendasi, namun hal tersebut meningkatkan waktu proses rekomendasi. Oleh karena itu penelitian ini menggunakan metode MapReduce k-skyband untuk melakukan optimasi terhadap waktu proses. Selain itu, penelitian ini juga memperbaiki proses ekstraksi kata kunci dengan bantuan ontologi untuk memastikan topik yang direkomendasikan tetap up to date berdasarkan silabus mata kuliah yang diterapkan. Perbaikan yang lain terhadap penelitian sebelumnya adalah memperbaiki proses mendapatkan minat mahasiswa terhadap topik penelitian. Pada penelitian sebelumnya topik penelitian hasil ekstraksi ditawarkan kepada mahasiswa, sedangkan pada penelitian ini menggunakan cara otomatis tanpa perlu bertanya kepada mahasiswa dengan menggunakan nilai mata kuliah yang baik. Tahapan penelitian meliputi praproses data, ekstraksi kata kunci, pembentukan personalisasi pengguna, pembentukan tabel mahasiswa dan tabel dosen, membangun model rekomendasi, membuat antarmuka web, dan evaluasi. Praproses data dilakukan dengan metode pemrosesan teks, di antaranya tokenisasi, stemming, stopword, dan n-gram. Kata kunci untuk topik penelitian dihasilkan melalui proses Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan jaccard similarity. Personalisasi pengguna merupakan proses penentuan minat mahasiswa terhadap topik penelitian menggunakan nilai akademik mahasiswa yang baik. Model rekomendasi dibangun menggunakan metode MapReduce k-skyband view queries. Antarmuka web dibangun menggunakan Flask Python. Evaluasi dilakukan dengan dua metode, yaitu membandingkan waktu komputasi antara dua model rekomendasi, serta mengukur sistem rekomendasi menggunakan kuesioner yang mengukur relevance, diversity, serendipity, dan novelty. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan algoritma MapReduce k-skyband efektif dalam meningkatkan efisiensi waktu proses rekomendasi dibandingkan dengan model k-skyband dengan algoritma Block Nested Loop (BNL). Proses MapReduce dikembangkan dengan bahasa Python 3.10 dalam satu lingkungan komputer dengan memanfaatkan kemampuan maksimal CPU, sehingga penelitian ini menggunakan jumlah pekerja berdasarkan jumlah CPU. Jumlah rekomendasi maksimum pada penelitian ini diperoleh dengan nilai k=16. Evaluasi terhadap sistem rekomendasi ini menunjukkan skor rata-rata yang baik dalam aspek relevance, diversity, serendipity, dan novelty. Selain itu, berdasarkan evaluasi, sistem rekomendasi ini memberikan pengalaman yang memuaskan bagi mahasiswa. Dengan demikian, model rekomendasi ini memiliki potensi besar untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dalam pemilihan topik penelitian, mahasiswa, dan dosen pembimbing di lingkungan akademik., Timely completion of education is an important indicator of a university's quality. However, many students face difficulties in finding relevant research topics and suitable supervisors, which hinders their ability to complete
Keyword: dosen pembimbing, k-skyband query, MapReduce, sistem  rekomendasi, skyband view query

Judul: Penyakit transmissible gastroenteritas oleh virus corona pada babi
Abstrak: Trasnmissible Gastroenteritis pada babi oleh virus merupakan penyakit infeksius yang ditemukan pertama kali oleh Doyle dan Hutchings tahun 1946 di Indiana USA. Sehubungan dengan tingginya mortalitas akibat pe- nyakit TGE pada anak-anak babi serta kerugian yang beru- pa penurunan berat badan secara drastis pada babi yang dewasa, maka perlu kiranya penyakit ini diperhitungkan bagi suatu usaha peternakan. Walaupun di Indonesia be- lum dilaporkan kejadian penyakit tersebut, tetapi kita perlu waspada terhadap kemungkinan masuknya penyakit bersama dengan babi-babi import yang banyak dijumpai di- peternakan besar di Indonesia. ...
Keyword: