Judul: Pengelompokan Dokumen Publikasi dengan Topik Data Mining Berbasis Frequent Term Sets Menggunakan Algoritme ECLAT dan HFTC.
Abstrak: Dokumen publikasi berbentuk jurnal dengan topik data mining yang tersedia pada jaringan internet sering digunakan untuk mencari informasi. Pengelompokan dokumen diperlukan untuk mempermudah proses pencarian informasi. Salah satu metode yang digunakan adalah teknik clustering. Penelitian ini melakukan pengelompokkan dokumen publikasi dengan topik data mining dalam bahasa Inggris berbasis frequent term sets berdasarkan isi dari abstrak, terdiri atas judul, isi abstrak dan kata kunci. Penelitian ini menggunakan algoritme ECLAT (Equivalence Class Transformation) untuk menentukan frequent term sets dan algoritme HFTC (Hierarchical Frequent Term based Clustering) untuk menentukan hirarki frequent term sets. Hasil dari penelitian ini berupa term dengan nilai informasi yang spesifik sesuai topik data mining. Salah satu term yang terbentuk adalah “associ-rule”, “classif-rule” yang menjelaskan bahwa term tersebut muncul bersamaan dalam dokumen.
Keyword: clustering,dokumen, ECLAT, Frequent term sets, HFTC, term

Judul: Pengelompokan Dokumen Tugas Akhir Mahasiswa S1 Ilmu Komputer FMIPA IPB Berdasarkan Frequent Term Sets
Abstrak: Pengelompokan dokumen tugas akhir mahasiswa perlu dilakukan karena dokumen tugas akhir mahasiswa bertambah setiap tahunnya. Pengelompokan dokumen dilakukan agar dokumen yang memiliki kesamaan konteks dapat dikelompokkan ke dalam suatu kategori. Tujuan dari penelitian ini menerapkan teknik association rule mining (ARM) untuk menentukan frequent term sets dengan menggunakan algoritme ECLAT. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data abstrak dokumen tugas akhir mahasiswa Ilmu Komputer IPB dalam bahasa Inggris. Penelitian ini menggunakan algoritme ECLAT dengan minimum support sebesar 0.1, 0.15, 0.20, 0.25, 0.30, dan 0.35. Penelitian ini menggunakan metode hierarchical frequent term based clustering untuk menentukan cluster. Frequent term sets hasil algoritme ECLAT masih terlalu umum untuk digunakan sebagai penciri dokumen. Pada penelitian ini hasil clustering dengan minimum support 0.35 terbentuk 3 tingkat hirarki. 1-frequent term sets pada minimum support 0.35 yaitu ‘result’, ‘base’, ‘use’, ‘one’, ‘data’. 2-frequent term sets pada minimum support 0.35 yaitu ‘result-use’, ‘base-use’, ‘one-use’, ‘data-use’. Pada minimum support 0.10, 0.15, 0.20 dihasilkan hirarki 4 tingkat dengan 3-frequent term sets sebagai tingkat paling rendah.
Keyword: association rule mining, ECLAT, frequent term sets, hirarki clustering

Judul: Pengelolaan Pulau Kecil Terluar Indonesia (Studi Pulau Miangas)
Abstrak: Luas Pulau Miangas sekitar 3,15 km² dengan panjang garis pantai 6,640 km (Miangas dalam Angka 2012) atau 218,39 hektar berdasarkan citra satelit Quickbird 2005 (KKP 2012). Wilayah daratan terdiri dari dataran berpasir putih, rawa, perkebunan kelapa dan sagu, bukit / gunung tanah dan batu karang. Kondisi alamnya pada sisi sebelah Barat pada umumnya berupa dataran rendah dan dibeberapa tempat gundukan batu karang / kapur serta goa; daerah pada sisi ini didominasi oleh tanaman kelapa dengan hamparan pasir putihnya di hampir seluruh pantai. Bahwa Kerentanan Pulau Miangas, didapatkan sebagai berikut : 1. Dimensi Exposure Dimensi Exposure didapatkan nilai IE = 4,29 2. Dimensi Sensitivity Dimensi Sensitivity didapatkan nilai IS = 2,35 3. Dimensi Adaptive Capacity Dimensi Adaptive Capacity IAC didapatkan nilai =1,6 Secara umum didapatkan nilai (kerentanan Pulau Miangas) IK-PPK = IE x IS/IAC = 4,29 x 2,35 /1,6 = 6,30 Pulau Miangas berdasarkan analisis adalah kerentanan sedang (moderate) dan sedangkan isolasi IKP1(Miangas) = 32,6744 Indeks keterisolasian yang berarti Analisis keberlanjutan membuktikan bahwa dimensi ekonomi pulau Miangas tidak dapat di berlanjutkan. . Berdasarkan hasil keberlanjutan maka didapatkan sebagai berikut : 1. Bahwa berdasarkan analisis keberlanjutan terhadap lima dimensi pulau Miangas maka didapatkan 3 hal utama terbesar dalam rangka melakukan keberlanjutan, yaitu: 1) Tingkat pendidikan relatif terhadap tingkat provinsi 2) Besarnya pasar 3) Rata-rata penghasilan relatif terhadap UMR (Upah Minimum Regional) 2.Bahwa untuk melakukan keberlanjutan ke depan bagi masyarakat pulau Miangas dalam rangka memperkuat ke masa depan adalah : 1) Memperkuat pembangunan pendidikan masyarakat pulau Miangas 2) Memperbanyak jumlah pasar di Pulau Miangas 3) Memperkuat kemampuan ekonomi masyarakat ke depan 4) Berdasarkan hasil keberlanjutan, didapatkan bahwa dari Dimensi Ekonomi merupakan dimensi yang tidak bisa dilakukan keberlanjutan 18,42 Berdasarkan analisis keberlanjutan pulau Miangas maka perlu dilakukann kecukupan ekonomi pulau Miangas. Perlu dilakukan subsidi ke Pulau Miangas sejumlah Rp 9.174.933.000, per tahun sambil mempersiapkan sumberdaya manusia Pulau Miangas yang siap menjawab kebutuhan ekonomi ke masa depan. Bentuk usaha percepatan pertumbuhan perekonomian perbatasan yang berbasis kerakyatan antara lain: 1. Penguatan kapasitas kelembagaan masyarakat adat/kelompok-kelompok swadaya masyarakat yang sudah ada. 2. Pemberdayaan, pendampingan dan penguatan peran serta perempuan dalam kegiatan perekonomian atau sosial. 3. Pengembangan wawasan kebangsaan masyarakat di kawasan perbatasan. 4. Menghidupkan peran lembaga keuangan mikro dalam peningkatan pertumbuhan perekonomian. 5. Identifikasi potensi dan pengembangan sektor-sektor unggulan di daerah perbatasan. Sosial sumberdaya pulau Miangas merupakan kekuatan sosial yang terbentuk oleh budaya yang kuat. Ekonomi Miangas adalah ekonomi yang rentan dan masih disubsidi. Politik Miangas adalah suatu kekuatan yang memancarkan tema beranda Pancasila sedangkan kelembagaan masyarakat Miangas masih perlu diperkuat.
Keyword: kerentanan, keberlanjutan, ekonomi, pulau Miangas