Judul: ADVISOR RECOMMENDATION SYSTEM BASED ON GRADES AND COURSE SYLLABUS USING CATEGORICAL DATA SKYLINE SEARCH
Abstrak: Tugas akhir termasuk syarat wajib bagi mahasiswa dalam memperoleh gelar akademik. Pada prosesnya mahasiswa membutuhkan dosen pembimbing yang sesuai dengan minat penelitian mahasiswa. Sistem rekomendasi dosen pembimbing bertujuan untuk mengidentifikasi dosen pembimbing yang paling sesuai dengan preferensi dan minat mahasiswa. Penelitian ini menggunakan metode Categorical Data Skyline Search (CDSS) untuk merekomendasikan dosen pembimbing berdasarkan kata kunci dari silabus mata kuliah yang diminati mahasiswa. Penggunaan ontologi pada CDSS memungkinkan untuk menghitung jarak antara preferensi mahasiswa yang diwakili oleh kata kunci dan tidak hanya dihitung berdasarkan kemiripan kata, namun juga relevansinya pada ontologi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mendapatkan nilai diversity, novelty dan serendipity yang baik dalam merekomendasikan dosen pembimbing.
Keyword: categorical data skyline search, ontologi, sistem rekomendasi dosen pembimbing, categorical data skyline search, ontology, supervisor recommendation system

Judul: Recommendation Two Ways Selection of  Supervising Lecturers using Skyline View Queries, Recommendation Two Ways Selection of  Supervising Lecturers using Skyline View Queries
Abstrak: Tugas akhir merupakan karya ilmiah yang disusun mahasiswa, berupa hasil penelitian yang membahas suatu masalah pada bidang ilmu tertentu dengan menggunakan aturan yang berlaku. Pengerjaan tugas akhir dibimbing oleh satu atau lebih dosen pembimbing. Pada pengerjaan tugas akhir ada batas waktu yang ditentukan dalam pengerjaannya. Berdasarkan kondisi tersebut mahasiswa dihimbau untuk dapat menyelesaikan tugas akhir secepatnya. Persentase rata-rata lulusan tepat waktu yang rendah menjadi motivasi penelitian ini. Salah satu faktor yang mempengaruhi waktu pengerjaan tugas akhir mahasiswa adalah pemilihan dosen pembimbing tugas akhir. Saat ini, metode pemilihan dosen pembimbing di Departemen Ilmu Komputer dilakukan dengan cara mahasiswa terlebih dahulu memasukkan usulan dosen pembimbing ke Program Studi. Selanjutnya Program Studi akan melakukan pembahasan secara internal untuk menetapkan dosen pembimbing, dengan mempertimbangkan usulan mahasiswa, topik yang diajukan, dan kuota bimbingan dari dosen pembimbing. Metode ini memiliki kelemahan karena dapat terjadi penumpukan di beberapa dosen tertentu. Untuk mengatasinya, penggunaan data histori bimbingan dari dosen pembimbing dan preferensi mahasiswa dan dosen dari sisi topik yang diminati dapat digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi dua arah dosen dan mahasiswa dengan mempertimbangkan aspek histori bimbingan dan preferensi untuk mengatasi kelamahan pada metode sebelumnya. Skyline view queries merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk membangun rekomendasi dua arah. Metode ini menghasilkan rekomendasi tidak hanya kepada dosen dan mahasiswa, namun juga memberikan masukan kepada program studi terkait dengan rekomendasi pembimbingan. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data profil akademik mahasiswa dan histori pembimbingan dari data mahasiswa dan data dosen pembimbing. Berdasarkan hasil percobaan didapatkan bahwa Skyline view queries merekomendasikan dosen yang dominan kepada mahasiswa sesuai dengan preferensi mahasiswa, dan merekomendasikan mahasiswa yang dominan kepada dosen sesuai dengan preferensi dosen. Untuk mendapatkan preferensi dari kedua sisi, digunakan data histori nilai akademik dan topik penelitian dari mahasiswa yang sudah lulus. Informasi ini dapat memberikan gambaran kepada mahasiswa maupun dosen pembimbing dalam memilih dengan kriteria yang lebih objektif. Sistem rekomendasi pemilihan dosen pembimbing yang dihasilkan dari penelitian ini dapat memberikan rekomendasi pilihan yang sesuai tidak hanya kepada mahasiswa, dosen pembimbing tetapi juga kepada program studi sebagai pengelola dan pembuat keputusan.
Keyword: Skyline View Queries

Judul: Isolation and Characterization of Protease Keratinolytic Enzyme in Water Monitor Lizard Intestine.
Abstrak: Protease enzyme isolated from mucosa layer in intestine water monitor lizard (Varanus salvator) showed proteolytic activity. Therefore, the purpose of this research was to isolate and characterize of protease produced by water monitor lizard intestine. The intestine mucous layer of water monitor lizard (2%) was dissolved in 50mM buffer phosphate pH 7,0, then centrifuged at 6000 G in 4 ºC temperature for 10 minute. The centrifuged extract was used to analyze the maximum enzyme activity by heating the extract at 45–65 ºC range temperature and 5–20 minute range time. Maximum enzyme activity analysis obtained at 55 ºC for 5 minute for the sample duodenum, jejunum, ileum, colon respectively were 4, 3482 U/ml, 3,9247 U/ml, 3,9176 U/ml, and 3,0353 U/ml. Protease from extract enzyme has seven bands with molecular weight 66,54 kDa, 57,61 kDa, 48,94 kDa, 48,47 kDa, 36,80 kDa, 24,28 kDa, and 12,80 kDa. The enzyme has optimum temperature at 55 ºC and optimum at pH 9, and also inhibited by ion Ca2+ and Mg2+ . The in vitro analysis used chicken powder showed no keratinase activity.
Keyword: