Judul: Analisis Simultan antara Positioning Dosen dan Segmentasi Mahasiswa dalam Pemilihan Pembimbing Karya Ilmiah
Abstrak: Segmentasi, target dan positioning merupakan tiga hal penting pada proses pemasaran. Segmentasi merupakan suatu strategi memahami struktur pasar, sehingga individu mengelompok berdasarkan karakteristik tertentu. Positioning adalah cara pandang individu terhadap suatu objek. Pendekatan klasik yang pernah dilakukan dengan analisis terpisah antara segmentasi dan positioning. Berbagai kendala yang ditemui antara lain: analisis yang memerlukan distribusi tertentu, sulit menduga matriks ragam peragam jika data menyimpang dari keluarga eksponensial, analisis sangat nonlinier yang memerlukan waktu komputasi yang lama, terdapat solusi lokal optimum dan solusinya bersifat heuristik. DeSarbo et al. (2008) mengusulkan Clusterwise Bilinear Spasial Multidimensional Scaling Model (CBSMSM) untuk analisis simultan antara segmentasi dan positioning. Parameter CBSMSM diduga dengan menggunakan algoritma Alternating Least Square (ALS). Prosedur optimasi pada ALS dengan lima tahapan yang saling tumpang tindih. Analisis ini diaplikasikan untuk pemilihan ketua komisi pembimbing penulisan skripsi pada Program Sarjana Statistika IPB. Berdasarkan 65 responden, diperoleh matriks nilai keinginan mahasiswa untuk memilih dosen (Δ����������) dan matriks nilai atribut untuk setiap dosen oleh setiap mahasiswa (��������������������). Pendugaan parameter dilakukan dengan menentukan sejak awal berbagai kombinasi jumlah segmen dan jumlah dimensi. Selanjutnya, ditentukan kombinasi terbaik berdasarkan nilai jumlah kuadrat galat terkecil. Hasil yang diharapkan dalam model ini secara bersamaan akan memperkirakan jumlah segmen, atribut segmen pembentuk, ruang objek. Salah satu hasil bahwa mahasiswa terbagi menjadi empat segmen dan setiap segmen memiliki karakteristik yang berbeda. Karakteristik masing-masing segmen dapat digambarkan oleh atribut penyusunnya, dan juga dikenal posisi dosen di setiap segmen. Segmen pertama bersifat umum beranggotakan 12 orang mahasiswa. Segmen kedua dengan atribut yang menganggap sosok dosen dengan tingkat intelegensi yang lebih. Segmen ketiga merupakan kelompok mahasiswa yang menginginkan dosen yang mudah ditemui, segmen ini dapat pula dikatakan segmen perempuan. Segmen keempat terdiri dari mahasiswa yang menginginkan dosen yang mudah ditemui.
Keyword: Alternating Least Square, Pembimbing Karya Ilmiah, Clusterwise Analysis

Judul: Recommendation Two Ways Selection of  Supervising Lecturers using Skyline View Queries, Recommendation Two Ways Selection of  Supervising Lecturers using Skyline View Queries
Abstrak: Tugas akhir merupakan karya ilmiah yang disusun mahasiswa, berupa hasil penelitian yang membahas suatu masalah pada bidang ilmu tertentu dengan menggunakan aturan yang berlaku. Pengerjaan tugas akhir dibimbing oleh satu atau lebih dosen pembimbing. Pada pengerjaan tugas akhir ada batas waktu yang ditentukan dalam pengerjaannya. Berdasarkan kondisi tersebut mahasiswa dihimbau untuk dapat menyelesaikan tugas akhir secepatnya. Persentase rata-rata lulusan tepat waktu yang rendah menjadi motivasi penelitian ini. Salah satu faktor yang mempengaruhi waktu pengerjaan tugas akhir mahasiswa adalah pemilihan dosen pembimbing tugas akhir. Saat ini, metode pemilihan dosen pembimbing di Departemen Ilmu Komputer dilakukan dengan cara mahasiswa terlebih dahulu memasukkan usulan dosen pembimbing ke Program Studi. Selanjutnya Program Studi akan melakukan pembahasan secara internal untuk menetapkan dosen pembimbing, dengan mempertimbangkan usulan mahasiswa, topik yang diajukan, dan kuota bimbingan dari dosen pembimbing. Metode ini memiliki kelemahan karena dapat terjadi penumpukan di beberapa dosen tertentu. Untuk mengatasinya, penggunaan data histori bimbingan dari dosen pembimbing dan preferensi mahasiswa dan dosen dari sisi topik yang diminati dapat digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi dua arah dosen dan mahasiswa dengan mempertimbangkan aspek histori bimbingan dan preferensi untuk mengatasi kelamahan pada metode sebelumnya. Skyline view queries merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk membangun rekomendasi dua arah. Metode ini menghasilkan rekomendasi tidak hanya kepada dosen dan mahasiswa, namun juga memberikan masukan kepada program studi terkait dengan rekomendasi pembimbingan. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data profil akademik mahasiswa dan histori pembimbingan dari data mahasiswa dan data dosen pembimbing. Berdasarkan hasil percobaan didapatkan bahwa Skyline view queries merekomendasikan dosen yang dominan kepada mahasiswa sesuai dengan preferensi mahasiswa, dan merekomendasikan mahasiswa yang dominan kepada dosen sesuai dengan preferensi dosen. Untuk mendapatkan preferensi dari kedua sisi, digunakan data histori nilai akademik dan topik penelitian dari mahasiswa yang sudah lulus. Informasi ini dapat memberikan gambaran kepada mahasiswa maupun dosen pembimbing dalam memilih dengan kriteria yang lebih objektif. Sistem rekomendasi pemilihan dosen pembimbing yang dihasilkan dari penelitian ini dapat memberikan rekomendasi pilihan yang sesuai tidak hanya kepada mahasiswa, dosen pembimbing tetapi juga kepada program studi sebagai pengelola dan pembuat keputusan.
Keyword: Skyline View Queries

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: