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: 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: Infection Of Babesia Bigemina In Cattle And Methods Of Control
Abstrak: Babesia bigemina is the species which occurs mostly through out the tropics and subtropical areas. It gains access to the susceptible cattle through the bite of an· ig fected tick and penetrates an erythrocyte. The pathogenesis of B. bigemina is considered to be as highly pathogenic and may cause heavy mortality in susceptible stock. Infecied cattle rapidly become dull and listless and lose their appetite, the erythrocytes are destroyed resulting anaemia, icterus, emaciation, weakness, and a drop in milk production. Death and loss of productivity due to B. bigemina account for the economic loss.
Keyword: