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: 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: