Judul: Sistem Rekomendasi Buah dan Sayur Pendukung Smart E-Commerce.
Abstrak: Pola makan dapat mempengaruhi status gizi seseorang. Permasalahan yang sering terjadi dalam mengkonsumsi makanan adalah konsumsi gizi lebih atau kurang Konsumsi gizi secara seimbang dibutuhkan agar tubuh menjadi sehat dan tidak mudah terserang penyakit tidak menular. Konsumsi buah dan sayur dapat menjadi sumber dari gizi untuk mencapai pola makan dengan gizi seimbang. Buah dan sayur merupakan sumber dari vitamin, mineral serta serat yang dapat membantu manusia dalam mengkonsumsi makanan secara seimbang. Kurangnya pengetahuan tentang buah dan sayur yang cocok untuk dikonsumsi serta kurangnya pengetahuan tentang kandungan gizi yang ada pada buah dan sayur menjadi faktor utama masih rendahnya konsumsi buah dan sayur. Konsumsi buah dan sayur pada anak-anak umur 1 sampai 9 tahun dan 50 sampai 80 tahun membutuhkan buah dan sayur sebagai sumber serat, dan untuk umur 10 sampai 49 tahun membutuhkan buah dan sayur sebagai sumber vitamin c. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sebuah sistem rekomendasi buah dan sayur yang dapat membantu konsumen dalam memilih buah dan sayur yang cocok berdasarkan umur dan preferensi konsumen. Penelitian ini menggunakan ontologi sebagai knowledge base dan metode profile matching sebagai metode untuk memberikan rekomendasi buah dan sayur sayur yang cocok guna membangun smart e-commerce. Penelitian ini berhasil mengimplementasikan sistem rekomendasi pendukung smart e-commerce dengan 30 data buah dan 30 data sayur menggunakan ontologi dan profile matching yang berguna dalam bidang kesehatan. E-commerce ini dapat memberikan rekomendasi buah dan sayur yang cocok berdasarkan pada umur konsumen. Penelitian ini juga menggunakan preferensi konsumen yang terdiri atas warna dan rasa buah dan sayur untuk menampilkan pilihan buah dan sayur yang disukai oleh konsumen. Kelemahan dari penelitian ini adalah perhitungan rekomendasi bersifat stastis, sehingga masih harus dilakukan kodifikasi ulang jika ada perubahan data buah dan data sayur yang dimasukkan berdasarkan kandungan gizinya.
Keyword: buah dan sayur, gizi seimbang, ontologi, profile matching, sistem rekomendasi, smart e-commerce

Judul: A Design of Recommendation System in Indonesian Food Collaborative Consumption Platform based on Customer Preference
Abstrak: Pemesanan makanan Indonesia yang dilakukan pelanggan pada lokasi yang asing menjadi tantangan bagi collaborative consumption (CC) platform untuk memberikan rekomendasi yang cocok dengan preferensi pelanggan. Perpindahan lokasi pemesanan menyebabkan pelacakan preferensi menjadi tidak mudah. Selain itu, makanan Indonesia menyebar dari daerah asalnya dan mengalami modifikasi di daerah baru. Penelitian ini mengekstrak preferensi pelanggan menggunakan data pemesanan dan menjadi dasar untuk pemberian rekomendasi. Motivasi penelitian ini adalah mencari makanan segar dan spesifik yang mirip dengan makanan yang sebelumnya pernah dipesan pelanggan yang dinilai memiliki rating tinggi. Sehingga, sistem rekomendasi yang dibangun diharapkan dapat memberikan rekomendasi makanan yang mirip dengan asal daerah aslinya. Tujuan dari penelitian ini adalah: (1) memodelkan sebuah bisnis proses baru pada sistem rekomendasi yang bisa mengikuti perpindahan lokasi pemesanan pelanggan dan makanan, (2) membangun basis data graf dan algoritma untuk memperoleh purwarupa sederhana, dan (3) melakukan uji coba dan mengevaluasi purwarupa sederhana. Penelitian ini mengumpulkan data melalui wawancara dengan pakar dan survei kepada pelanggan untuk mengetahui atribut makanan Indonesia. Data juga diambil melalui pengamatan platform GoFood untuk mengetahui kondisi CC platform saat ini. Penelitian ini mengekstrak data dari Zomato serta Google untuk membangun basis data graf awal. Penelitian ini mengaplikasikan algoritma skyline query multi-layer graph untuk memberikan rekomendasi makanan kepada pelanggan. Skyline query menampilkan objek skyline pada diagram optimum Pareto yang disebut sebagai preferensi pelanggan. Skyline query menghasilkan makanan yang memiliki kemiripan paling tinggi di dalam basis data. Adanya ragam data transaksi dan varian makanan yang banyak akan meningkatkan kompleksitas perhitungan. Sehingga, penting untuk membangun basis data graf. Penelitian ini menggunakan jarak cosinus dan jarak Gower pada basis data graf sebagai hubungan yang menilai kemiripan objek makanan. Atribut ini yang digunakan sebagai multi-layer dalam algoritma skyline multi-layer graph. Penelitian menghasilkan sistem yang memiliki tiga stakeholder: Horeka, sistem rekomendasi, dan pelanggan. Basis data graf dibangun menggunakan platform Neo4j. Makanan Indonesia memiliki 17 atribut pada node produk. Multi-layer berupa jarak kosinus pada lapisan pertama dan jarak Gower pada lapisan kedua. Hasil uji coba berupa: algoritma berhasil memberikan rekomendasi dalam waktu paling lama 0.004 detik untuk posisi poin query yang sama dengan 1 hingga 2 makanan yang direkomendasikan dan 0.003 detik untuk poin query yang berbeda dengan 1 hingga 3 makanan yang direkomendasikan. Kemiripan makanan yang diberikan diatas 70%, kecuali untuk produk Pro16 (69%) dan Pro6 (65,5%).
Keyword: collaborative consumption, customer preference, Indonesian food, recommendation system

Judul: Pemurnian dan karakterisasi protein inhibitor RNA helikase virus hepatitis C
Abstrak: Hepatitis C virus (HCV) infection is the second most common chronic viral infection in the world with global prevalence. This infection is contribution to chronic hepatitis and liver cirrhosis, often leading to hepatocellular carcinoma. There is no effective drug and vaccine available against HCV. The current standard treatment, a combination of pegylated interferon-α with ribavirin, is limited by its suboptimal response rate in a significant patient population, side effects, and affordability. Therefore, development of effective drug is needed. One approach to find out the candidate of antiviral drug is to discover the inhibitor of enzyme that essential for virus replication, such as RNA helicase. Streptomyces chartreusis 5-095 produce the inhibitor of HCV RNA helicase. The aim of this study was to purify the protein inhibitor which has inhibition activity against ATPase activity of RNA helicase HCV from S. chartreusis 5-095. The supernatant of culture S. chartreusis 5-095 exhibited high inhibiton activity against ATPase activity of RNA helicase HCV (approximately 72%) at 10 days of incubation. The extracellular protein inhibitor was partially purified by procedures of precipitation with ammonium sulfate to 65% saturation and gel filtration (Sephadex G50) using methanol water solution (4:6) as an eluen. The purity of protein inhibitor was monitored by SDS PAGE. The protein inhibitor showed a relative molecular mass were estimated to be 14 kDa and increased the purity 23,08 fold than those of the crude protein. The specific activity and IC50 after purification were 13,1338 U/mg and 0,0767 mg/mL, respectively. The activity of purified protein inhibitor showed its stability over pH range from 5-8 and optimum at pH 7,4. The inhibition activity showed its stability up to 70% at temperature 100 oC. The purified protein inhibitor relatively stable its activity at storage in the range of -20 oC to room temperature for 35 days.
Keyword: