Judul: Sistem Rekomendasi Berdasarkan Minat dan Perilaku Menggunakan Algoritma ApprioriTid (Studi Kasus Galeri Wallpaper)
Abstrak: Internet saat ini menjadi sumber informasi yang dapat diakses semua orang. Situs-situs web yang ada di dalam Internet menyediakan berbagai macam informasi kepada penggunanya. Namun dengan banyaknya informasi yang disediakan, terkadang pengguna sering menghabiskan waktu hanya untuk mencari informasi yang diinginkan. Hal ini yang menyebabkan pengguna merasa kurang nyaman dalam proses menjelajahi (browsing) sebuah situs web. Penelitian ini mengacu pada penelitian yang telah dilakukan oleh Yong (Tsing Hua University, Taiwan) pada tahun 2001. Penelitian ini bertujuan memberikan personalisasi rekomendasi berdasarkan minat dan perilaku pengguna yang diperoleh dari data transaksi pengguna dengan studi kasus adalah koleksi walllpaper. Rekomendasi yang dihasilkan adalah koleksi yang berasal dari pengguna lain yang memiliki minat dan perilaku yang sama dan berada di dalam satu cluster yang sama pula. Proses rekomendasi dibagi menjadi lima proses, yaitu pencatatan transaksi, penentuan profil minat dan profil perilaku, pembentukan matriks vektor, clustering matriks vektor dan rekomendasi koleksi. Penelitian dilakukan dengan menggunakan pendekatan linear sequential model yang meliputi tahap analisis, desain, pengkodean dan pengujian. Sistem Rekomendasi dibagi menjadi satu fungsi utama dan empat fungsi sistem. Keempat fungsi sistem adalah fungsi input_interest_behavior, fungsi create_vector, fungsi cluster_vekctor dan fungsi recommendation. Kompleksitas waktu algoritma sistem ini adalah O(2n2). Pada sistem ini, nilai threshold á mempengaruhi penentuan profil minat, nilai threshold â mempengaruhi penentuan profil perilaku, serta threshold ä mempengaruhi jumlah cluster yang terbentuk dan jumlah anggota cluster.
Keyword: 

Judul: Skyline Query untuk Rekomendasi Ekowisata Berdasarkan Sentimen Menggunakan Apache Spark
Abstrak: Ekowisata adalah jenis pariwisata yang memiliki daya tarik tersendiri seperti adanya pemandangan alami, flora dan fauna yang langka atau wahana edukasi yang berkaitan dengan alam. Sebagian besar penyedia layanan wisata online saat ini tidak menyediakan pertanyaan spesifik seperti dalam persyaratan ekowisata. Sehingga dirasa perlu untuk mengusulkan fitur knowledge discovery yang efektif untuk mendukung bisnis ekowisata tersebut, terutama dalam layanan online. Dengan banyaknya transaksi teks dan sumber daya yang tersedia dari berbagai lembaga saat ini, skyline query berbasis text mining diusulkan untuk memberikan rekomendasi ekowisata secara online sesuai dengan preferensi pengguna. Misalnya, destinasi ekowisata dengan jarak yang dekat dan rating yang tinggi. Analisis sentimen diterapkan pada komentar pengunjung untuk mengetahui kelas sentimennya, apakah positif, negatif atau netral. Banyaknya preferensi yang dipertimbangkan, ukuran data yang besar, dan proses analisis sentimen yang dilakukan menyebabkan kompleksitas yang tinggi. Metode konvensional dengan komputasi tunggal akan membutuhkan waktu yang lama untuk memproses rekomendasi tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan komputasi klaster untuk menghasilkan rekomendasi ekowisata menggunakan skyline query pada banyak komputer secara paralel melalui framework Apache Spark. Proses analisis sentimen yang dilakukan menggunakan algoritme SentiStrength berhasil memperoleh skor akurasi sebesar 78.3% dan F-measure sebesar 84.5%. Hal ini mengindikasikan bahwa sistem rekomandasi yang diusulkan berhasil mendeteksi respon positif melalui komentar pengunjung dengan baik. Adapun penerapan metode komputasi klaster Apache Spark dengan tiga node komputer berhasil meningkatkan kecepatan proses pemeringkatan objek rekomendasi dibandingkan dengan metode komputasi tunggal, yakni 213.7 kali lebih cepat pada data correlated, 240 kali lebih cepat pada data independent, dan 288.1 kali lebih cepat pada data anti-correlated. Sebagai prototipe untuk akses pengguna, telah dikembangkan sebuah aplikasi mobile Android. Melalui aplikasi tersebut, pengguna hanya perlu memilih preferensinya dan selanjutnya sistem akan memberikan rekomendasi destinasi ekowisata terbaik dengan sentimen positif.
Keyword: ekowisata, recommender system, sentimen, skyline query, spark

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: