Judul: Recommendation System for Selecting Majors Based on Student Personality Using the Similarity Graph Algorithm
Abstrak: Pemilihan jurusan di perguruan tinggi merupakan tahap krusial dalam perjalanan pendidikan seseorang. Dalam menentukan jurusan yang akan diambil, sering kali terjadi kesalahan yang mengakibatkan ketidakcocokan antara jurusan dan siswa yang bersangkutan. Penelitian yang berkaitan dengan sistem rekomendasi untuk pemilihan jurusan bertujuan untuk mengembangkan sistem yang mampu memberikan rekomendasi jurusan kepada siswa sesuai dengan profil mereka. Masa remaja memiliki rentang waktu yang singkat, sekitar 5 tahun, dan memegang peran penting sebagai tonggak atau fondasi kehidupan seseorang. Penelitian ini berusaha menggabungkan teori minat Holland dengan tipe kepribadian dalam membentuk preferensi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem rekomendasi untuk pemilihan jurusan dengan menggunakan algoritma Similarity Graph dengan perhitungan Jaccard Similarity terhadap atribut tes kepribadian dan keminatan yang divisualisasikan menggunakan Neo4J. Dataset yang digunakan dibagi menjadi 2 yaitu data uji yang berisikan sampel acak dan data latih berupa data mahasiswa jurusan tertentu yang dibentuk ke dalam profil jurusan. Berdasarkan evaluasi yang dilakukan, similarity graph memberikan hasil yang cukup baik. Visualisasi yang dilakukan menggunakan Neo4J juga sangat membantu dalam proses evaluasi hasil., Choosing a major in college is a crucial stage in a person's educational journey. In determining which major to take, mistakes often occur which result in a mismatch between the major and the student concerned. Research related to recommendation systems for selecting majors aims to develop a system that is able to provide major recommendations to students according to their profiles. Adolescence has a short time span, around 5 years, and plays an important role as a milestone or foundation of a person's life. This research attempts to combine Holland's interest theory with personality type in forming preferences. This research aims to design a recommendation system for selecting majors using the Similarity Graph algorithm with Jaccard Similarity calculations for personality and interest test attributes which are visualized using Neo4J. The dataset used is divided into 2, namely test data which contains random samples and training data in the form of student data from certain departments which are formed into departmental entities. Based on the evaluation carried out, the similarity graph gives quite good results. Visualization carried out using Neo4J is also very helpful in the results evaluation process.
Keyword: graph, majors, Neo4jJ, Recommendation system, Similarity, Student interest

Judul: Recommendation Two Way Supervisor Recommendation System Using MapReduce K-Skyband View Queries
Abstrak: Penyelesaian pendidikan tepat waktu adalah indikator penting kualitas sebuah perguruan tinggi. Namun, banyak mahasiswa menghadapi kesulitan dalam menemukan topik penelitian yang relevan dan dosen pembimbing yang sesuai, yang menghambat mereka dalam menyelesaikan studi tepat waktu. Sistem rekomendasi dosen pembimbing dua arah merupakan sistem rekomendasi yang mempertimbangkan preferensi dari dosen dan mahasiswa. Penelitian ini mengembangkan model rekomendasi dua arah menggunakan metode MapReduce k-skyband view queries untuk membantu dalam pemilihan dosen pembimbing. Model ini mengintegrasikan data silabus mata kuliah dan dokumen tugas akhir untuk menghasilkan rekomendasi topik penelitian yang relevan, serta menangkap preferensi mahasiswa secara otomatis berdasarkan nilai akademik mereka. Sedangkan untuk menentukan preferensi dosen, digunakan proses kemiripan dalam hal kemampuan akademik antara alumni hasi bimbingan dengan mahasiswa calon bimbingan. Penelitian ini memperbaiki beberapa kekurangan dari penelitian sistem rekomendasi sebelumnya, yang menggunakan metode skyline view queries dan skyband view queries. Penelitian dengan metode skyline mengakibatkan adanya mahasiswa dan dosen yang tidak mendapatkan rekomendasi, sedangkan dengan metode skyband dapat memperluas cakupan rekomendasi, namun hal tersebut meningkatkan waktu proses rekomendasi. Oleh karena itu penelitian ini menggunakan metode MapReduce k-skyband untuk melakukan optimasi terhadap waktu proses. Selain itu, penelitian ini juga memperbaiki proses ekstraksi kata kunci dengan bantuan ontologi untuk memastikan topik yang direkomendasikan tetap up to date berdasarkan silabus mata kuliah yang diterapkan. Perbaikan yang lain terhadap penelitian sebelumnya adalah memperbaiki proses mendapatkan minat mahasiswa terhadap topik penelitian. Pada penelitian sebelumnya topik penelitian hasil ekstraksi ditawarkan kepada mahasiswa, sedangkan pada penelitian ini menggunakan cara otomatis tanpa perlu bertanya kepada mahasiswa dengan menggunakan nilai mata kuliah yang baik. Tahapan penelitian meliputi praproses data, ekstraksi kata kunci, pembentukan personalisasi pengguna, pembentukan tabel mahasiswa dan tabel dosen, membangun model rekomendasi, membuat antarmuka web, dan evaluasi. Praproses data dilakukan dengan metode pemrosesan teks, di antaranya tokenisasi, stemming, stopword, dan n-gram. Kata kunci untuk topik penelitian dihasilkan melalui proses Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan jaccard similarity. Personalisasi pengguna merupakan proses penentuan minat mahasiswa terhadap topik penelitian menggunakan nilai akademik mahasiswa yang baik. Model rekomendasi dibangun menggunakan metode MapReduce k-skyband view queries. Antarmuka web dibangun menggunakan Flask Python. Evaluasi dilakukan dengan dua metode, yaitu membandingkan waktu komputasi antara dua model rekomendasi, serta mengukur sistem rekomendasi menggunakan kuesioner yang mengukur relevance, diversity, serendipity, dan novelty. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan algoritma MapReduce k-skyband efektif dalam meningkatkan efisiensi waktu proses rekomendasi dibandingkan dengan model k-skyband dengan algoritma Block Nested Loop (BNL). Proses MapReduce dikembangkan dengan bahasa Python 3.10 dalam satu lingkungan komputer dengan memanfaatkan kemampuan maksimal CPU, sehingga penelitian ini menggunakan jumlah pekerja berdasarkan jumlah CPU. Jumlah rekomendasi maksimum pada penelitian ini diperoleh dengan nilai k=16. Evaluasi terhadap sistem rekomendasi ini menunjukkan skor rata-rata yang baik dalam aspek relevance, diversity, serendipity, dan novelty. Selain itu, berdasarkan evaluasi, sistem rekomendasi ini memberikan pengalaman yang memuaskan bagi mahasiswa. Dengan demikian, model rekomendasi ini memiliki potensi besar untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dalam pemilihan topik penelitian, mahasiswa, dan dosen pembimbing di lingkungan akademik., Timely completion of education is an important indicator of a university's quality. However, many students face difficulties in finding relevant research topics and suitable supervisors, which hinders their ability to complete
Keyword: dosen pembimbing, k-skyband query, MapReduce, sistem  rekomendasi, skyband view query

Judul: Penyakit transmissible gastroenteritas oleh virus corona pada babi
Abstrak: Trasnmissible Gastroenteritis pada babi oleh virus merupakan penyakit infeksius yang ditemukan pertama kali oleh Doyle dan Hutchings tahun 1946 di Indiana USA. Sehubungan dengan tingginya mortalitas akibat pe- nyakit TGE pada anak-anak babi serta kerugian yang beru- pa penurunan berat badan secara drastis pada babi yang dewasa, maka perlu kiranya penyakit ini diperhitungkan bagi suatu usaha peternakan. Walaupun di Indonesia be- lum dilaporkan kejadian penyakit tersebut, tetapi kita perlu waspada terhadap kemungkinan masuknya penyakit bersama dengan babi-babi import yang banyak dijumpai di- peternakan besar di Indonesia. ...
Keyword: