Judul: Clustering Scientific Publication Documents Based on Field of Expertise Using the DBSCAN Algorithm
Abstrak: Salah satu cara untuk memvalidasi keahlian para pakar adalah dengan dokumen-dokumen publikasi ilmiah yang dimiliki. Jika kepakaran divalidasi secara manual akan membutuhkan waktu yang tidak singkat. Pengelompokan dokumen publikasi ilmiah menjadi salah satu alternatif untuk memverifikasi keparakan seorang dosen. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu model yang dapat mengelompokkan dokumen berdasarkan bidang kepakaran. Penelitian ini menggunakan algoritma Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk ekstraksi fitur dan Density-Based Spatial Application with Noise (DBSCAN) yang ditingkatkan dengan menambahkan metode Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP). Hasil penelitian ini berhasil mengelompokkan dokumen dengan nilai koefisien Silhouette sebesar 0,567. Model yang dibangun dievaluasi dengan mencocokkan klaster yang dihasilkan dengan klaim yang diberikan. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa sebanyak 63,9% hasil pencocokan sesuai dengan klaim kepakaran dosen, 27,6% tidak sesuai dengan klaim kepakaran dosen, dan 8,4% tidak diketahui sesuai atau tidak dengan klaim kepakaran, One way to validate experts' expertise is through their scientific publications. If expertise is validated manually, it will take a long time. Grouping scientific publication documents is one alternative to verify the expertise of a lecturer. This research aims to build a model that can classify documents based on their field of expertise. This research uses Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm to extract feature and Density-Based Spatial Application with Noise (DBSCAN) which is enhanced by adding Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) method. The results of this study successfully clustered documents with a silhouette coefficient value of 0,567. The built model was evaluated by matching the resulting clusters with the given claims. The results showed that 63,9% of the matching results were in accordance with the lecturer's expertise claim, 27,6% were not in accordance with the lecturer's expertise claim and 8,4% were unknown whether or not it was in accordance with the expertise claim.
Keyword: DBSCAN, pakar, klasterisasi, validasi, dokumen

Judul: Pengelompokan Dokumen Publikasi Ilmiah Berdasarkan Bidang Kepakaran Menggunakan Metode PSO-Kmeans
Abstrak: Pakar merupakan seseorang yang memiliki keahlian khusus yang tidak dimiliki oleh kebanyakan orang. Saat ini, situs seperti Google Scholar dan Science and Technology Index menyediakan informasi terkait kepakaran dalam bidang akademik berdasarkan klaim dari yang bersangkutan. Klaim tersebut dapat dikonfirmasi dengan melihat dokumen publikasi ilmiah yang ada. Untuk menentukan kelompok kepakaran pada sekumpulan dokumen publikasi ilmiah, dibutuhkan pengetahuan cukup serta waktu yang relatif lama. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokan dokumen publikasi ilmiah berdasarkan bidang kepakaran secara otomatis yang harapannya dapat menghasilkan klaster-klaster kepakaran yang dapat digunakan sebagai alternatif dalam mengonfirmasi klaim kepakaran seorang dosen. Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah dokumen publikasi ilmiah dosen Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor berbahasa Inggris yang diperoleh melalui situs sipakaril.ipb.ac.id. Dokumen yang diperoleh dikelompokkan dengan Metode PSO-KMeans dengan distribusi topik sebagai representasi dokumen. Distribusi topik pada dokumen diperoleh dengan menggunakan algoritma Latent Dirichlet Allocation. Penelitian ini berhasil mengelompokan dokumen publikasi ilmiah dengan nilai koefisien silhouette sebesar 0,42. Setiap klaster yang dihasilkan diberi label oleh pakar berdasarkan deskripsi serta subjek Universal Decimal Classification dari istilah yang ada di dalam klaster. Selain itu, penelitian ini juga menemukan bahwa penggunaan Particle Swarm Optimization sebagai penentu centroid optimum pada algoritma K-means dapat meningkatkan nilai koefisien silhouette sebesar 5,56%. Klaster kepakaran yang diperoleh pada penelitian ini dievaluasi dengan mencocokkan klaster dengan klaim dosen. Hasilnya sebanyak 75% hasil pencocokan sesuai dan 25% tidak sesuai.
Keyword: expertise, k-means, latent dirichlet allocation, particle swarm optimization, scientific publication

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: