Judul: Skyline Query untuk Rekomendasi Ekowisata Berdasarkan Sentimen Menggunakan Apache Spark
Abstrak: Ekowisata adalah jenis pariwisata yang memiliki daya tarik tersendiri seperti adanya pemandangan alami, flora dan fauna yang langka atau wahana edukasi yang berkaitan dengan alam. Sebagian besar penyedia layanan wisata online saat ini tidak menyediakan pertanyaan spesifik seperti dalam persyaratan ekowisata. Sehingga dirasa perlu untuk mengusulkan fitur knowledge discovery yang efektif untuk mendukung bisnis ekowisata tersebut, terutama dalam layanan online. Dengan banyaknya transaksi teks dan sumber daya yang tersedia dari berbagai lembaga saat ini, skyline query berbasis text mining diusulkan untuk memberikan rekomendasi ekowisata secara online sesuai dengan preferensi pengguna. Misalnya, destinasi ekowisata dengan jarak yang dekat dan rating yang tinggi. Analisis sentimen diterapkan pada komentar pengunjung untuk mengetahui kelas sentimennya, apakah positif, negatif atau netral. Banyaknya preferensi yang dipertimbangkan, ukuran data yang besar, dan proses analisis sentimen yang dilakukan menyebabkan kompleksitas yang tinggi. Metode konvensional dengan komputasi tunggal akan membutuhkan waktu yang lama untuk memproses rekomendasi tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan komputasi klaster untuk menghasilkan rekomendasi ekowisata menggunakan skyline query pada banyak komputer secara paralel melalui framework Apache Spark. Proses analisis sentimen yang dilakukan menggunakan algoritme SentiStrength berhasil memperoleh skor akurasi sebesar 78.3% dan F-measure sebesar 84.5%. Hal ini mengindikasikan bahwa sistem rekomandasi yang diusulkan berhasil mendeteksi respon positif melalui komentar pengunjung dengan baik. Adapun penerapan metode komputasi klaster Apache Spark dengan tiga node komputer berhasil meningkatkan kecepatan proses pemeringkatan objek rekomendasi dibandingkan dengan metode komputasi tunggal, yakni 213.7 kali lebih cepat pada data correlated, 240 kali lebih cepat pada data independent, dan 288.1 kali lebih cepat pada data anti-correlated. Sebagai prototipe untuk akses pengguna, telah dikembangkan sebuah aplikasi mobile Android. Melalui aplikasi tersebut, pengguna hanya perlu memilih preferensinya dan selanjutnya sistem akan memberikan rekomendasi destinasi ekowisata terbaik dengan sentimen positif.
Keyword: ekowisata, recommender system, sentimen, skyline query, spark

Judul: Pemodelan Hybrid Tourism Recommendation Menggunakan Hidden Markov Model dan Text Mining Berbasis Data Sosial Media
Abstrak: Dalam bidang pariwisata, sistem rekomendasi dapat membantu pengguna mempercepat proses pengambilan keputusan untuk memilih destinasi tempat wisata. Salah satu sistem rekomendasi wisata yang sudah dikembangkan yaitu mobile ecotourism. Rekomendasi yang dihasilkan berbasis jarak dan pemetaan data statis. Sistem mobile ecotourism mengalami masalah seperti pada sistem rekomendasi tradisional yaitu atribut penentu hasil rekomendasi yang sebagian besar masih dalam data statis dan memiliki ketergantungan terhadap data rating. Penelitian ini bertujuan membangun model rekomendasi untuk mengatasi masalah yang terdapat pada sistem rekomendasi mobile ecotourism. Pada penelitian ini mengusulkan dua model rekomendasi hybrid yaitu model rekomendasi berbasis spasial dan berbasis text mining. Dua model ini menggunakan data media sosial. Data media sosial tumbuh secara cukup signifikan dan alami. Pemodelan rekomendasi berbasis spasial memberikan rekomendasi berdasarkan jarak dan analisis user mobility behavior. Pemodelan ini melibatkan data histori check-in dari location based social network. Data histori check-in dimodelkan berdasarkan Hidden Markov yang merepresentasikan user mobillity behavior yaitu perilaku dari mobilitas pengguna saat berpindah dari satu lokasi ke lokasi lain. Asumsi yang digunakan yaitu kunjungan pengguna ke suatu lokasi dipengaruhi oleh posisi current location dan waktu kunjungan. Pada Hidden Markov Model perpindahan pengguna dari suatu lokasi ke lokasi lain dimodelkan dalam state observasi dan waktu kunjungan ke suatu lokasi dimodelkan sebagai hidden state. Pemodelan ini menghasilkan daftar lokasi yang dekat dengan lokasi pengguna dan sesuai dengan perilaku pengguna. Model ini sudah diimplementasikan ke dalam bentuk web. Hasil evaluasi model dengan mean average precision menunjukkan nilai sebesar 0.78 yang merepresentasikan bahwa hasil rekomendasi cukup relevan. Pemetaan data statis antara hobi dan lokasi wisata diselesaikan dengan proses ekstraksi teks pada kumpulan data media sosial objek wisata dan pengguna untuk membangun suatu pemetaan yang bersifat dinamis. Text mining dilakukan untuk mengekstraksi teks sehingga didapatkan penciri dari objek wisata tersebut. Penelitian ini berfokus pada ekstraksi teks berbahasa Indonesia. Rekomendasi dibangun berdasarkan vector space model antara term wisata dan kemunculan term tersebut dalam posting pengguna di jejaring sosial. Pada pemodelan ini juga dilakukan agregasi rekomendasi dengan advice seeking sebagai representasi proses rekomendasi di dunia nyata. Model ini baru dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman R. Hasil dari pemodelan ini kurang baik karena term wisata masih didominasi kata-kata yang tidak representatif.
Keyword: hidden markov model, media sosial, sistem rekomendasi wisata hybrid, text mining, user mobility behavior

Judul: Enteric Collibacillosis Pada Anak Babi Baru Lahir: Patogenesa dan Perubahan-Perubahan Patologisnya
Abstrak: Diare disebabkan oleh infeksi bakteri Escherichia coli pada anak-anak babi baru lahir yang peka terhadap en terotoksin produk bakteri tersebut. Dikenal sebagai colibacillosis. Patogenesa dari colibacillosis anak babi baru lahir adalah (1) infeksi oleh E. coli patogen, (2) proliferasi E. coli di lumen usus halus, (3) produksi dan pelepasan enterotoksin, dan (4) aktifitas toksin pada usus halus. Dalam proses proliferasi, adanya antigen pili K88 sangat penting karena memungkinkan bakteri perlekatan dengan epitel mucosa usus halus. mengadakan Setelah ko lonisasi dan proliferasi segera toksin dilepaskan. Akti- fitas toksin menginduksi sekresi yang berlebihan dari u- sus sehingga banyak cairan yang dikeluarkan ke lumen usus. Hal ini mengakibatkan banyak cairan dan elektrolit hilang sehingga timbul diare, dehidrasi dan asidosis yang sering menyebabkan kematian. Perubahan-perubahan patologis yang umum adalah dis tensi usus halus, dilatasi lambung dan infark pada kurva- tura mayor. Perubahan-perubahan histologis yang terjadi adalah enteritis hemorrhagica acuta, oedem dan kongesti pembuluh darah di lamina propria, akumulassi leukosit inti polimorf, sel monosit, dan inti sel mengalami piknosis Thrombus pada vena dan degenerasi serta desquamasi sel epitel usus….
Keyword: