Judul: Perbandingan Kinerja Pemilihan Fitur Chi-square Dan Singular Value Decomposition Sistem Temu Kembali Dokumen Tumbuhan Obat
Abstrak: This study analyzes the performance of the chi-square feature selection and Singular Value Decomposition (SVD) document retrieval system medicinal plants. The method is to find an effective document retrieval system based on queries to produce documents relevant to the user. Chi-square selection techniques make the selection based on the features that are important words that are used to create a vector space models. The model consists of several documents represented as vectors of the frequency of occurrence of features. SVD feature selection technique using key words found in each document. Important words become terms of the term-document matrix. Indonesian language document medicinal plants totaling 132 documents used in the chi-square retrieval and SVD. Retrieval and SVD chi-square test with 29 non-semantic and semantic query. The result is a comparison of the performance of the retrieval of both methods on non-semantic and semantic query.
Keyword: chi square, singular value decomposition, information retrieval, eature selection, medicinal plants

Judul: Performance Comparison of Medicinal Plant Journal Information Retrieval System Using Vector Space Model and Okapi BM25 Method
Abstrak: Dokumen tanaman obat merupakan salah satu hasil penelitian yang dapat digunakan sebagai landasan penelitian berikutnya maupun sumber informasi yang relevan. Semakin banyaknya dokumen publikasi mengenai tanaman obat maka dibutuhkan metode text mining untuk mengektraksi informasi sesuai kebutuhan pengguna. Temu kembali informasi merupakan salah satu bidang ilmu di text mining yang digunakan untuk menemukembalikan informasi yang relevan sesuai kebutuhan pengguna pada kumpulan dokumen, dalam hal ini adalah jurnal tanaman obat pada laman www.jamumedicine.com. Untuk melakukan proses temu kembali informasi, terdapat beberapa jenis metode yang bisa digunakan beberapa diantaranya adalah Vector Space Model (VSM) dan Okapi BM25. Vector Space Model merepresentasikan setiap dokumen menjadi vektor di dalam ruang vektor. Dalam vektor ini, setiap dimensi mewakili kata-kata unik yang terdapat di dalam korpus sedangkan Okapi BM25 menghitung skor relevansi antara dokumen dan kueri dengan mempertimbangkan beberapa faktor, seperti frekuensi kata dalam dokumen, frekuensi kata dalam kueri, panjang dokumen, panjang rata-rata dokumen dalam koleksi dokumen, dan jumlah total dokumen dalam koleksi. Berdasarkan penelitian sebelumnya metode BM25 lebih baik dibandingkan dengan metode Vector Space Model. Namun, karena perbedaan data dan ruang lingkup penelitian maka perbandingan ini perlu dilakukan kembali untuk menguji efektivitas kedua metode tersebut. Setelah mengevaluasi perbandingan temu kembali informasi kedua metode maka diperoleh hasil bahwa metode vector space model efektif pada kueri satu kata dan BM25 efektif pada kueri dua dan tiga kata. Kesimpulan dari penelitian ini adalah vector space model cocok diterapkan pada kueri satu kata dan BM25 cocok digunakan untuk kueri dua kata atau lebih. Kedua metode disarankan untuk diimplementasikan bersamaan pada www.jamumedicine.com agar mendapat hasil yang optimal.
Keyword: Information retrieval, Medicinal plant documents, Okapi BM25, Text Mining, Vector Space Model

Judul: Gelombang soliter internal pada lapisan atmosfiri yang memiliki perubahan kecepatan angin yang cepat
Abstrak: Gelombang internal adalah suatu gelombang yang terjadi di dalam suatu fluida. Gelombang ini muncul karena adanya perubahan rapat massa di setiap lapisan di dalam fluida. Salah satu gelombang internal yang ditemui di lappisan atmosfir adalah gelombang soliter internal, seperti yang terjadi pada fenomena "morning glory" di Australia. pada fenomena "Morning glory" terjadi penurunan tekanan hingga bebrapa milibar.
Keyword: