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: Aktivitas muson terhadap karakteristik massa air dan variabititas parameter Laut-atmosfer di Beberapa Perairan Indonesia.
Abstrak: Nilai normal bulanan indeks muson Asia diperoleh dari selisih anomali tekanan antara Yichang dan Danang yang dilakukan proses perata-rataan bulanan dari beberapa tahun, Nilai yang diperoleh mengikuti siklus musiman dimana pada bulan Januari nilai indeks muson Asia tinggi dan menurun sampai pada bulan Juli kemudian kembali meningkat pada sampai bulan Desember, hal ini terjadi pada kondisi normal. Nilai indeks monsun Asia tinggi dan positi! berarti bahwa ada perbedaan tekanan yang besar antara Yichang dan Danang, Hal ini berarti tekanan Yichang lebih besar dari tekanan Danang, sehingga terjadi proses perpindahan massa udara dari Yichang menuju Danang, Dengan perbedaan tekanan yang besar, proses perpindahan massa udara atau terjadinya angin tersebut cukup besar, Pada bulan Desember, Januari dan Februari merupakan bulan dengan nilai indeks muson Asia terbesar, sehingga angin dominan berasal dari wilayah Asia (Yichang menuju Danang), Berbeda dengan indeks muson Australia dimana perubahan musiman yang dilihat dari variasi bulanannya tidak menampakkan variasi musiman yang jelas, hal ini lebih disebabkan karena pengaruh kondisi lokal daerah Darwin dan Ceduna. Nilai indeks muson Australia tinggi dan positi! berarti ada perbedaan tekanan yang besar antara Darwin dan Ceduna dimana tekanan di Darwin lebih kecil dibandingkan dengan tekanan di Ceduna sehingga perpindahan massa udara akan bergerak dari Ceduna menuju Darwin. Pada muson barat (Desember, Januari dan Februari) sebaran mendatar suhu terlihat berkisar antara 23,0 - 27,0 °C di daerah Laut Cina Selatan, dan meningkat pada bulan Maret, April dan Mei (musim peralihan I). Pada bulan ini, di daerah selatan Jawa terlihat suhu mulai menurun. Pada bulan Juni, Juli dan Agustus (muson timur) di daerah selatan Jawa suhu berkisar antara 22.0 - 26.0 °C. Pada bulan Desember, Januari dan Februari arus bergerak dari Laut Cina Selatan menuju Laut Jawa dan Laut Flores. Karena pada bulan-bulan ini adalah musim hujan di iv berbagai wilayah Indonesia bagian barat maka dalam transportasinya air ini mendapat banyak pengenceran dari daratan Malaysia, Sumatera, Jawa dan Kalimantan. Oleh sebab itu air bersalinitas rendah di sini mendorong air bersalinitas tinggi ke arah timur. Pada saat itu seluruh perairan Indonesia bagian barat mulai dari dekat Natuna, Laut Jawa, Selat Makasar, sampai utara Sumbawa di dominasi air yang bersalinitas kurang dari 34 psu, hal ini sesuai dengan pernyataan dari Wyrlki (1961) dan Nontji (1987). Keadaan ini terus berlanjut sampai musim peralihan I bulan Maret, April dan Mel. Pada bulan Juni, Juli dan Agustus, situasi telah berbalik dengan berkembangnya arus muson timur. Saat itu adalah musim kemarau di wilayah Indonesia sehingga pengenceran di paparan Sunda terjadi lebih sedikit. Air bersalinitas tinggi berbalik arah, kini mengalir dari timur mendorong air bersalinitas rendah kembali ke barat. Akibatnya isohalin 34 psu menyusup masuk sampai ke perlengahan Laut Jawa, hal ini berlanjut terus sampai ke musim peralihan II bulan September, Oktober dan Nopember.
Keyword: