Judul: Penelusuran dan Visualisasi Pencarian Rujukan pada Dokumen Penelitian
Abstrak: Daftar pustaka adalah bagian penting dari dokumen penelitian. Daftar pustaka berisi daftar dokumen yang diacu dalam dokumen. Daftar ini berguna bagi pembaca, biasanya sesama ilmuwan, untuk mencari dokumen-dokumen terkait dan mengetahui penelitian ilmuwan lain pada sebuah bidang ilmu. Dokumen penting pada sebuah bidang ilmu tertentu akan lebih sering diacu oleh dokumen lain, maka sangat penting untuk menelusuri dan mendapatkan jumlah dokumen yang menggunakan sebuah rujukan sebagai acuan. Penelitian ini dimaksudkan untuk membuat sebuah modul yang dapat menelusuri acuan pada daftar pustaka dan menggambarkan hubungan antarpengarang untuk mempermudah penelusuran dokumen penelitian. Modul yang dibuat merupakan bagian dari sistem temu kembali dokumen penelitian. Hasil dari pembuatan modul ini, selain dapat menelusuri entri daftar pustaka pada dokumen penelitian juga dapat menampilkan visualisasi grafik hubungan antar-pengarang yang bertujuan untuk mempermudah mencari hubungan antara dokumen hasil penelitian dan dokumen yang digunakan sebagai rujukan. Penelitian dimulai dengan pengumpulan dokumen penelitian dalam bentuk file PDF sebanyak 246 dari Departemen Ilmu Komputer IPB. Setiap dokumen penelitian dalam bentuk file PDF dikonversi menjadi teks dan disimpan pada basis data dokumen penelitian. Setelah itu, teks dokumen penelitian diekstrak dan diidentifikasi entri daftar pustakanya. Hasil ekstraksi entri daftar pustaka disimpan pada basis data lalu digunakan untuk membangun sistem temu kembali dokumen penelitian Pengembangan sistem pada penelitian ini menggunakan beberapa modul. Modul pdftotext digunakan untuk melakukan konversi file PDF menjadi teks. Proses ekstraksi dan identifikasi entri daftar pustaka menggunakan modul ParaTools. Sphinx digunakan untuk membuat sistem temu kembali informasi. Pada penelitian ini juga dibuat visualisasi hasil pencarian berbasis web serta visualisasi hubungan antar-pengarang menggunakan Javascript Infovis Toolkit. Sistem yang dikembangkan pada penelitian ini sudah dapat melakukan ekstrak dan identifikasi entri daftar pustaka dengan cukup baik. Hal ini dapat dilihat pada pengujian ekstraksi dan identifikasi atribut entri daftar pustaka, yang menghasilkan 94.63% entri daftar pustaka yang tepat, dan 91.54% entri daftar pustaka dapat diidentifikasi atributnya dengan tepat. Selain pengujian ekstraksi dan identifikasi atribut entri daftar pustaka juga dilakukan pengujian untuk mengukur keberhasilan sistem dalam menghubungkan entri daftar pustaka dengan dokumen. Pengujian ini menghasilkan sebanyak 90.31% entri daftar pustaka berhasil dihubungkan secara tepat dengan dokumen.
Keyword: ekstraksi entri daftar pustaka, ParaTools, pencarian dokumen penelitian, visualisasi hubungan pengarang

Judul: Pengembangan Sistem Berbasis Pengetahuan untuk Ekstraksi Topik Dokumen
Abstrak: Tropical Biopharmaca Research Center (Trop-BRC) Institut Pertanian Bogor (IPB) adalah salah satu lembaga penelitian yang telah mempublikasikan hasil karya ilmiah sejak tahun 1993 pada berbagai jurnal internasional yang juga telah terindeks di dalam basis data abstrak dan kutipan literatur peer-review terbesar seperti Scopus. Para peneliti Trop-BRC juga tergabung di dalam Research Gate yaitu jaringan profesional untuk para ilmuan dan peneliti untuk berkolaborasi dalam berbagai bidang penelitian. Trop-BRC akan melakukan evaluasi secara berkala mengenai topik penelitian yang telah dilakukan dan juga melakukan perbandingan dengan melihat trend keilmuan yang sedang berkembang. Teknik evaluasi dan review secara umum bisa dilakukan dengan hanya melihat judul, abstract dan keywords yang ada pada setiap publikasi ilmiah. Evaluasi secara spesifik dan rinci pada paparan topik hasil penelitian juga dapat dilihat pada bab metode, hasil dan kesimpulan. Pada praktiknya, evaluasi secara umum dan rinci akan sulit dilakukan pada data publikasi dalam jumlah besar dan telah tersebar di berbagai jurnal online. Hal yang dapat dilakukan yaitu dengan mengorganisasi semua file dokumen publikasi ke dalam sistem manajemen dokumen berbasis pengetahuan yang mampu melakukan ekstraksi topik dokumen secara cepat dan adaptif. Text Mining adalah metode yang digunakan untuk menemukan pola informasi pada data teks yang tidak terstruktur. Tahapan dari proses text mining yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi proses tokenisasi, filter term alphanumeric, remove stop word, filter term yang hanya berbahasa inggris atau indonesia, porter stemming, menghilangkan term umum dan output akhir berupa term dalam bahasa inggris atau bahasa indonesia. Selanjutnya output proses text mining dimasukkan ke dalam proses ekstraksi topik dokumen, proses ini dilakukan dengan menggunakan algoritme Latent Dirichlet Allocation (LDA) dan K-Means. Kedua algoritme tersebut digunakan untuk melakukan perbandingan hasil ekstraksi topik dokumen, dengan tujuan untuk melihat kualitas hasil cluster dari sisi topik term yang dihasilkan. Untuk memvalidasi kualitas hasil cluster kedua algoritme tersebut dibutuhkan pakar untuk menentukan topik label pada setiap cluster dengan melihat relevansi bidang keilmuan yang ada di Trop-BRC. Pengembangan sistem berbasis pengetahuan atau Knowledge Management System (KMS) dalam penelitian ini menggunakan pendekatan Knowledge Management Life Cycle (KMSLC). Pendekatan ini terdiri atas enam tahapan yang terdiri dari evaluasi sistem yang berjalan, pembentukan tim, mengumpulkan pengetahuan, desain KMS blueprint, verfikasi dan validasi, dan implementasi. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi KMS berbasis web dengan fitur utama sebagai file repository, text mining preprocess, ekstraksi topik dokumen pada setiap peneliti, bidang ilmu, dan keseluruhan dokumen secara adaptif serta mampu memberikan rangkuman informasi topik penelitian kepada pemegang keputusan dan peneliti di Trop-BRC. Pada proses verifikasi dan validasi dilakukan pengujian logical testing dan User Accepted Testing (UAT). Tahapan logical testing dilakukan dengan pengujian kode program secara detail, yang meliputi proses text mining, input parameter LDA & K-Means, proses ekstraksi topik, dan proses penyimpanan ekstraksi topik dokumen ke dalam database. Sementara itu dalam tahapan UAT yang dilakukan adalah pengujian perilaku sistem pada tampilan antarmuka, waktu eksekusi dan evaluasi hasil ekstraksi topik. Para pakar dan peneliti dapat dengan mudah mengamati term topik yang dibahas secara umum sehingga dapat mengidentifikasi topik apa saja sudah diteliti. Untuk menentukan topik label dibutuhkan pakar yang dapat memahami dan memverifikasi arti setiap term di setiap topik yang ada. Berdasarkan hasil
Keyword: ekstraksi topik dokumen, k-means, knowledge management system, knowledge management system life cycle, latent diriclet allocation

Judul: Mathematical model of Hematopoietic Stem Cell in Chronic Myelogenous Leukemia with and without Therapy
Abstrak: Leukemia or blood cancer is a diverse group of neoplastic disease, characterized by the multiplication of abnormal leukocytes or malignant transformation of blood-forming cells in bone marrow and lymphoid tissues. One of the most common types of leukemia is Chronic Myelogenous Leukemia (CML), which is usually diagnosed by the presence of certain chromosomal abnormalities, the so-called Philadelphia chromosome (Ph). One of the treatments of CML is Granulocyte Colony-Stimulating Factor (G-CSF). In this paper, we discuss two Hematopoietic Stem Cell (HSC) models, i.e. HSC without treatment and HSC with G-CSF treatment. The model of HSC without treatment included three equations representing the dynamics of HSC, leukocyte and platelet. Whereas, the model of HSC with G-CSF treatment includes the previous three equations and adds two more equations representing G-CSF injection and G-CSF circulation. The stability behavior of the system approaching the equilibrium points in the simulation study is carried out using Mathematica 7.0. The simulation results show that the G-CSF treatment can successfully decrease the number of HSC, which means reducing the CML.
Keyword: