Judul: Pengembangan Decision Support System Rekomendasi Pindah Homebase Dosen Pada Koordinasi Perguruan Tinggi Swasta (Kopertis).
Abstrak: Dalam rangka menata dan mengawasi proses perpindahan Homebase dosen, Pemerintah dalam hal ini oleh Direktur Pendidik dan Tenaga Kependidikan (Diktendik) Ristek Dikti mengeluarkan kebijakan terkait proses perpindahan Homebase dosen. Kebijakan pindah Homebase dosen tertuang dalam surat edaran Direktur Pendidik dan Tenaga Kependidikan nomor: 3387/E4.1/2012 tentang kebijakan baru pindah Homebase dan surat edaran Direktur Jenderal Sumberdaya Iptek dan Dikti nomor: 4034/D2/KP/2016 tentang perpindahan Homebase dosen antar Perguruan Tinggi. Saat ini proses pengambilan keputusan rekomendasi pindah Homebase dosen di Kopertis masih dilakukan secara manual dan belum adanya keseragaman prosedur pengajuan pindah Homebase dosen secara nasional, khususnya dalam menentukan dokumen pendukung proses pindah Homebase dosen, sehingga membuat masih rendahnya dari sisi kinerja, efisiensi dan transparansi pelayanan publik. Karena itu penulis mengusulkan Decision Support System (DSS) untuk menjawab persoalan tersebut, yang diharapkan dapat membantu Stakeholder dalam pengambilan keputusan dan meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil. Penelitian ini mengajukan solusi untuk penentuan rekomendasi pindah Homebase dosen dengan menentukan kriteria-kriteria apa saja yang menjadi pertimbangan untuk menentukan rekomendasi pindah Homebase dosen dengan cara membangun Decision Support System berbasis web. Sistem dibangun memakai 2 metode yaitu metode Simple Additive Weighting (SAW) dan metode Weighted Product Model (WPM) pada proses analisa kelayakan rekomendasi pindah Homebase dosen. Metodologi yang digunakan untuk menganalisis dan menggambarkan sistem yang dibangun dalam penelitian ini menggunakan metode rekayasa perangkat lunak atau System Development Life Cycle (SDLC) model pendekatan Prototyping. Multi Attribute Decision Making (MADM) adalah suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan beberapa kriteria tertentu. Metode MADM yang digunakan dalam penelitian ini adalah Simple Additive Weighting Model (SAW) dan Weighted Product Model (WPM). Penggunaan kedua metode SAW dan WPM ini sesuai dengan kebutuhan sistem berdasarkan analisa faktor-faktor pemberian rekomendasi pindah Homebase dosen yang mempunyai bobot penilaian. Dengan penggunaan 2 metode pembobotan nilai, diharapkan hasil yang didapatkan tepat dan sesuai dengan kebutuhan pemberian rekomendasi pindah Homebase dosen. Dalam penelitian ini menggunakan 8 kriteria dan 80 alternatif berupa data dosen yang mengajukan usulan perpindahan Homebase. Hasil penerapan dari metode ini adalah sistem dapat menentukan kelayakan dosen mendapatkan rekomendasi pindah Homebase dengan prioritas tertinggi berdasarkan perangkingan usulan alternatif dosen yang mengajukan pindah Homebase. Hasil perhitungan nilai preferensi relatif dari setiap alternatif (Vi) kedua metode ini digunakan untuk mengukur tingkat performance algoritme dari kedua metode tersebut dengan menggunakan metode Relative Standard Deviation (RSD). Berdasarkan hasil perhitungan nilai standar deviasi relatif didapatkan bahwa nilai yang diberikan oleh metode SAW (7%) lebih baik dibandingkan nilai yang diberikan oleh metode WPM (17%).
Keyword: DSS, SAW, SDLC, WPM

Judul: Supervisor Recommendation System Using k-Skyband Query
Abstrak: Salah satu faktor yang mempengaruhi lamanya waktu penyelesaian tugas akhir adalah pemilihan dosen pembimbing yang kurang tepat. Untuk mengatasi hal tersebut, pada penelitian sebelumnya telah dibuat sistem rekomendasi pemilihan dosen pembimbing menggunakan konsep skyline view query. Namun pada sistem tersebut pilihan topik yang diberikan masih kurang luas dan masih ada mahasiswa yang tidak mendapatkan rekomendasi dosen pembimbing. Untuk mengatasi hal tersebut, pada penelitian ini dilakukan perbaikan untuk memperluas pilihan topik yang diberikan dengan dengan menambahkan abstrak penelitian untuk mendapatkan topik tugas akhir, kemudian melakukan modifikasi proses ekstraksi topik dengan menggunakan n-gram yang disaring menggunakan pelabelan dengan POS Tagging. Model rekomendasi pada penelitian sebelumnya juga dimodifikasi dengan memasukkan konsep k-skyband pada skyline view query. Penelitian ini berhasil memperluas pilihan topik yang diberikan pada sistem rekomendasi tugas akhir sebelumnya yang berjumlah 48 pilihan topik menjadi 258 pilihan topik. Penelitian ini juga berhasil memberi rekomendasi kepada seluruh mahasiswa dan menambahkan jumlah mahasiswa dan dosen yang direkomendasikan., Many IPB students have not been able to finish their studies on time. One of the factors that influence this is the selection of an inappropriate supervisor. To overcome this, a recommendation system was made using the skyline view query concept. However, in the recommendation system, the choice of topics provided is still not extensive, the historical data used is only academic data for master's students, and there are still students who do not get a supervisor recommendation at all because it is not a skyline. To overcome this, in this study improvements were made and expanded the choice of topics provided by adding abstract data and modifying the topic extraction process using n-grams filtered using labeling with POS Tagging. The recommendation model in the previous study was modified by applying the k-skyband concept. This study succeeded in expanding the choice of topics given in the Sampurno (2021) recommendation system, which amounted to 48 topic choices to 258 topic choices. This study also succeeded in providing recommendations to all students and adding the recommended number of students and lecturers. This study also succeeded in increasing the number of lecturers and students recommended.
Keyword: supervisor, skyband, recommender system, skyline, two-way

Judul: Insecticidal Activity of Essential Oils Leaves of Cinnamomum spp. (Lauraceae) against Crocidolomia pavonana and Their Phytotoxicity on Broccoli Seedlings
Abstrak: Essential oils from leaves of 13 species of Cinnamomum were tested for their insecticidal activity on the cabbage head caterpillar Crocidolomia pavonana with leaf immerse method. The results showed that the treatment with 1% (w/v) essential oils leaves of C. celebicum, C. multiflorum, C. sintoc, and C. verum caused 21.45, 93.65, 60.30, and 76.10% mortality, respectively. Based on the results of phytotoxicity and insecticidal activity tests, C. multiflorum oil was further tested at 6 concentration levels. In all treatments, larval mortality has occurred at 24 hours after treatment (HAT) and increased at 48 HAT. LC50 of C. multiflorum oil at 24 and 48 HAT was 0.504 and 0.396%, respectively. The treatment with C. multiflorum oil at ≤0.31% did not inhibit the development of C. pavonana larvae. Determination of the chemical constituents of Cinnamomum oils were carried out by gas chromatography-mass spectrometry (GCMS). Totally, 345 compounds were identified. Methyleugenol constituted the main component (49.4%) of leaf essential oil of C. multiflorum and was assumed to be responsible for the insecticidal activity of the oil against C. pavonana larvae. LC50 of pure methyleugenol obtained at 0.365% (48 HAT) and 0.363% (72 HAT). The results showed that C. multiflorum was more effective with LC50 value equivalent to methyleugenol content of 0.32% (24 HAT) and 0.24% (48 HAT).
Keyword: