Judul: Sistem Rekomendasi Berdasarkan Minat dan Perilaku Menggunakan Algoritma ApprioriTid (Studi Kasus Galeri Wallpaper)
Abstrak: Internet saat ini menjadi sumber informasi yang dapat diakses semua orang. Situs-situs web yang ada di dalam Internet menyediakan berbagai macam informasi kepada penggunanya. Namun dengan banyaknya informasi yang disediakan, terkadang pengguna sering menghabiskan waktu hanya untuk mencari informasi yang diinginkan. Hal ini yang menyebabkan pengguna merasa kurang nyaman dalam proses menjelajahi (browsing) sebuah situs web. Penelitian ini mengacu pada penelitian yang telah dilakukan oleh Yong (Tsing Hua University, Taiwan) pada tahun 2001. Penelitian ini bertujuan memberikan personalisasi rekomendasi berdasarkan minat dan perilaku pengguna yang diperoleh dari data transaksi pengguna dengan studi kasus adalah koleksi walllpaper. Rekomendasi yang dihasilkan adalah koleksi yang berasal dari pengguna lain yang memiliki minat dan perilaku yang sama dan berada di dalam satu cluster yang sama pula. Proses rekomendasi dibagi menjadi lima proses, yaitu pencatatan transaksi, penentuan profil minat dan profil perilaku, pembentukan matriks vektor, clustering matriks vektor dan rekomendasi koleksi. Penelitian dilakukan dengan menggunakan pendekatan linear sequential model yang meliputi tahap analisis, desain, pengkodean dan pengujian. Sistem Rekomendasi dibagi menjadi satu fungsi utama dan empat fungsi sistem. Keempat fungsi sistem adalah fungsi input_interest_behavior, fungsi create_vector, fungsi cluster_vekctor dan fungsi recommendation. Kompleksitas waktu algoritma sistem ini adalah O(2n2). Pada sistem ini, nilai threshold á mempengaruhi penentuan profil minat, nilai threshold â mempengaruhi penentuan profil perilaku, serta threshold ä mempengaruhi jumlah cluster yang terbentuk dan jumlah anggota cluster.
Keyword: 

Judul: Recommendation System for Selecting Majors Based on Student Personality Using the Similarity Graph Algorithm
Abstrak: Pemilihan jurusan di perguruan tinggi merupakan tahap krusial dalam perjalanan pendidikan seseorang. Dalam menentukan jurusan yang akan diambil, sering kali terjadi kesalahan yang mengakibatkan ketidakcocokan antara jurusan dan siswa yang bersangkutan. Penelitian yang berkaitan dengan sistem rekomendasi untuk pemilihan jurusan bertujuan untuk mengembangkan sistem yang mampu memberikan rekomendasi jurusan kepada siswa sesuai dengan profil mereka. Masa remaja memiliki rentang waktu yang singkat, sekitar 5 tahun, dan memegang peran penting sebagai tonggak atau fondasi kehidupan seseorang. Penelitian ini berusaha menggabungkan teori minat Holland dengan tipe kepribadian dalam membentuk preferensi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem rekomendasi untuk pemilihan jurusan dengan menggunakan algoritma Similarity Graph dengan perhitungan Jaccard Similarity terhadap atribut tes kepribadian dan keminatan yang divisualisasikan menggunakan Neo4J. Dataset yang digunakan dibagi menjadi 2 yaitu data uji yang berisikan sampel acak dan data latih berupa data mahasiswa jurusan tertentu yang dibentuk ke dalam profil jurusan. Berdasarkan evaluasi yang dilakukan, similarity graph memberikan hasil yang cukup baik. Visualisasi yang dilakukan menggunakan Neo4J juga sangat membantu dalam proses evaluasi hasil., Choosing a major in college is a crucial stage in a person's educational journey. In determining which major to take, mistakes often occur which result in a mismatch between the major and the student concerned. Research related to recommendation systems for selecting majors aims to develop a system that is able to provide major recommendations to students according to their profiles. Adolescence has a short time span, around 5 years, and plays an important role as a milestone or foundation of a person's life. This research attempts to combine Holland's interest theory with personality type in forming preferences. This research aims to design a recommendation system for selecting majors using the Similarity Graph algorithm with Jaccard Similarity calculations for personality and interest test attributes which are visualized using Neo4J. The dataset used is divided into 2, namely test data which contains random samples and training data in the form of student data from certain departments which are formed into departmental entities. Based on the evaluation carried out, the similarity graph gives quite good results. Visualization carried out using Neo4J is also very helpful in the results evaluation process.
Keyword: graph, majors, Neo4jJ, Recommendation system, Similarity, Student interest

Judul: Infection Of Babesia Bigemina In Cattle And Methods Of Control
Abstrak: Babesia bigemina is the species which occurs mostly through out the tropics and subtropical areas. It gains access to the susceptible cattle through the bite of an· ig fected tick and penetrates an erythrocyte. The pathogenesis of B. bigemina is considered to be as highly pathogenic and may cause heavy mortality in susceptible stock. Infecied cattle rapidly become dull and listless and lose their appetite, the erythrocytes are destroyed resulting anaemia, icterus, emaciation, weakness, and a drop in milk production. Death and loss of productivity due to B. bigemina account for the economic loss.
Keyword: