Judul: Penggunaan Trie dalam Membangun Frequent ltemset Menggunakan Algoritmc FPGrowth
Abstrak: FP-growth algorithm search for frequent itemset using the FP-tree data structure which is a prefix tree structure based on pattern growth algorithm. Prefix tree in FP-Growth uses the trie structure in the relationship pattern among the items in the database. Trie is a tree structure that uses strings as key, where each descendant represents a character or prefix. To find frequent itemset, FP-growth algorithm build prefix tree recursively. However, recursive function may need longer time than the Iterative (Manolopoulos 2003). Goal of this research is to create alternatives iteratively to the development of frequent iternset using trie on the FP-Growth. Research was conducted on several stages for the development of the frequent itcmset using a trie, stage through pruning and without pruning. In the last stages of testing is done using the input parameters, enter the difference in support, the number of transactions, and the items involved. Testing stage compare the execution time in the computing process through the stage with pruning and without pruning. Thing that affects the execution time is the number of items involved in development process of the frequent itemset. Frequent itemset development with the pruning process will he faster than without pruning, hecause at the time to build a combination of frequent itemset, infrequent items are not in the development process.
Keyword: 

Judul: Clustering Dokumen Ringkasan Tesis Mahasiswa Pascasarjana Ipb Berbasis Frequent Itemsets Menggunakan Algoritme Bisecting K-Means.
Abstrak: Proses pencarian dokumen tesis mahasiswa Pascasarjana IPB pada repository IPB dapat dipercepat dengan cara mengelompokkan dokumen tersebut berdasarkan kata kunci dan kombinasi kata kunci yang sering muncul dalam dokumen tersebut. Metode frequent itemsets dapat memunculkan term-term yang frekuensi kemunculannya tinggi terhadap kumpulan dokumen. Term-term yang sering muncul dalam dokumen dapat mewakili sebuah dokumen. Dalam proses temu kembali dokumen, pada umumnya kata kunci dimasukkan oleh pengguna. Pengelompokkan dokumen berdasarkan frequent term (dalam hal ini kata kunci) dapat mempercepat pengembalian dokumen yang dicari. Penelitian ini dilakukan untuk menggali frequent itemsets dari kumpulan dokumen ringkasan tesis mahasiswa Pascasarjana IPB menggunakan algoritme Apriori. Proses clustering terhadap frequent itemsets yang terbentuk menggunakan algoritme Bisecting K-Means, untuk kemudian digunakan dalam proses clustering dokumen. Proses pencarian dokumen akan dilakukan terhadap dokumen yang telah dikelompokkan. Metode dalam penelitian ini diawali dengan mengumpulkan data ringkasan tesis mahasiswa Pascasarjana pada repositori IPB. Kemudian dilakukan praposes data yang meliputi tonization, remove number, stopword removal, stemming, remove punctuation, dan remove sparse term. Selanjutnya proses menggali frequent itemsets menggunakan algoritme Apriori dan pengelompokkan dokumen berbasis frequent itemsets menggunakan algoritme Bisecting K-Means. Tahap terakhir adalah melakukan analisis dan evaluasi hasil cluster. Pada tahap ini akan diuji pencarian dokumen terhadap kata kunci yang dimasukkan berdarakan itemsets yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan dokumen menggunakan algoritme Bisecting K-Means dapat pengelompokkan itemsets yang mempunyai nilai support tinggi. Pengujian dengan nilai k=3 sampai dengan k=10, pada pengujian k=10 dapat memperoleh hasil cluster yang baik, dengan nilai Sum of Squared Error yaitu 132.15. Pengujian dengan nilai k=10, cluster dua dapat mengelompokkan beberapa itemsets yang mempunyai nilai support tertinggi, yaitu itemsets {base,method}, {base,develop}, {analysi,base}, dan {base,product}. Akurasi hasil clustering berbasis frequent itemsets sangat dipengaruhi oleh term-term yang dihasilkan pada tahap praproses data, yaitu pada tahap penghapusan term berdasarkan tabel stopword, remove sparse term dan nilai minimum support (minsup) karena berdampak terhadap banyaknya jumlah frequent itemsets yang dihasilkan. Term-term yang dihasilkan dengan pendekatan frequent itemsets masih bersifat umum sehingga tidak dapat digunakan untuk pencarian dokumen dengan topik penelitian yang spesifik.
Keyword: Apriori, Bisecting K-Means, document clustering, frequent itemsets

Judul: Dampak pariwisata bahari terhadap tingkat kesejahteraan keluarga nelayan dan perekonomian wilayah di pulau Weh, kota Sabang
Abstrak: Kota Sabang merupakan salah satu daerah di Provinsi Nanggroe Aceh Darussalam yang wilayahnya berbentuk kepulauan dan berada di wilayah paling barat Negara Kesatuan Republik Indonesia. Dengan wilayah yang berbentuk kepulauan dan topografi wilayah yang berbukit, menjadikan Kota Sabang sebagai daerah yang indah dan menarik.
Keyword: