Judul: Pengembangan Decision Support System Rekomendasi Pindah Homebase Dosen Pada Koordinasi Perguruan Tinggi Swasta (Kopertis).
Abstrak: Dalam rangka menata dan mengawasi proses perpindahan Homebase dosen, Pemerintah dalam hal ini oleh Direktur Pendidik dan Tenaga Kependidikan (Diktendik) Ristek Dikti mengeluarkan kebijakan terkait proses perpindahan Homebase dosen. Kebijakan pindah Homebase dosen tertuang dalam surat edaran Direktur Pendidik dan Tenaga Kependidikan nomor: 3387/E4.1/2012 tentang kebijakan baru pindah Homebase dan surat edaran Direktur Jenderal Sumberdaya Iptek dan Dikti nomor: 4034/D2/KP/2016 tentang perpindahan Homebase dosen antar Perguruan Tinggi. Saat ini proses pengambilan keputusan rekomendasi pindah Homebase dosen di Kopertis masih dilakukan secara manual dan belum adanya keseragaman prosedur pengajuan pindah Homebase dosen secara nasional, khususnya dalam menentukan dokumen pendukung proses pindah Homebase dosen, sehingga membuat masih rendahnya dari sisi kinerja, efisiensi dan transparansi pelayanan publik. Karena itu penulis mengusulkan Decision Support System (DSS) untuk menjawab persoalan tersebut, yang diharapkan dapat membantu Stakeholder dalam pengambilan keputusan dan meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil. Penelitian ini mengajukan solusi untuk penentuan rekomendasi pindah Homebase dosen dengan menentukan kriteria-kriteria apa saja yang menjadi pertimbangan untuk menentukan rekomendasi pindah Homebase dosen dengan cara membangun Decision Support System berbasis web. Sistem dibangun memakai 2 metode yaitu metode Simple Additive Weighting (SAW) dan metode Weighted Product Model (WPM) pada proses analisa kelayakan rekomendasi pindah Homebase dosen. Metodologi yang digunakan untuk menganalisis dan menggambarkan sistem yang dibangun dalam penelitian ini menggunakan metode rekayasa perangkat lunak atau System Development Life Cycle (SDLC) model pendekatan Prototyping. Multi Attribute Decision Making (MADM) adalah suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan beberapa kriteria tertentu. Metode MADM yang digunakan dalam penelitian ini adalah Simple Additive Weighting Model (SAW) dan Weighted Product Model (WPM). Penggunaan kedua metode SAW dan WPM ini sesuai dengan kebutuhan sistem berdasarkan analisa faktor-faktor pemberian rekomendasi pindah Homebase dosen yang mempunyai bobot penilaian. Dengan penggunaan 2 metode pembobotan nilai, diharapkan hasil yang didapatkan tepat dan sesuai dengan kebutuhan pemberian rekomendasi pindah Homebase dosen. Dalam penelitian ini menggunakan 8 kriteria dan 80 alternatif berupa data dosen yang mengajukan usulan perpindahan Homebase. Hasil penerapan dari metode ini adalah sistem dapat menentukan kelayakan dosen mendapatkan rekomendasi pindah Homebase dengan prioritas tertinggi berdasarkan perangkingan usulan alternatif dosen yang mengajukan pindah Homebase. Hasil perhitungan nilai preferensi relatif dari setiap alternatif (Vi) kedua metode ini digunakan untuk mengukur tingkat performance algoritme dari kedua metode tersebut dengan menggunakan metode Relative Standard Deviation (RSD). Berdasarkan hasil perhitungan nilai standar deviasi relatif didapatkan bahwa nilai yang diberikan oleh metode SAW (7%) lebih baik dibandingkan nilai yang diberikan oleh metode WPM (17%).
Keyword: DSS, SAW, SDLC, WPM

Judul: Recommendation Two Way Supervisor Recommendation System Using MapReduce K-Skyband View Queries
Abstrak: Penyelesaian pendidikan tepat waktu adalah indikator penting kualitas sebuah perguruan tinggi. Namun, banyak mahasiswa menghadapi kesulitan dalam menemukan topik penelitian yang relevan dan dosen pembimbing yang sesuai, yang menghambat mereka dalam menyelesaikan studi tepat waktu. Sistem rekomendasi dosen pembimbing dua arah merupakan sistem rekomendasi yang mempertimbangkan preferensi dari dosen dan mahasiswa. Penelitian ini mengembangkan model rekomendasi dua arah menggunakan metode MapReduce k-skyband view queries untuk membantu dalam pemilihan dosen pembimbing. Model ini mengintegrasikan data silabus mata kuliah dan dokumen tugas akhir untuk menghasilkan rekomendasi topik penelitian yang relevan, serta menangkap preferensi mahasiswa secara otomatis berdasarkan nilai akademik mereka. Sedangkan untuk menentukan preferensi dosen, digunakan proses kemiripan dalam hal kemampuan akademik antara alumni hasi bimbingan dengan mahasiswa calon bimbingan. Penelitian ini memperbaiki beberapa kekurangan dari penelitian sistem rekomendasi sebelumnya, yang menggunakan metode skyline view queries dan skyband view queries. Penelitian dengan metode skyline mengakibatkan adanya mahasiswa dan dosen yang tidak mendapatkan rekomendasi, sedangkan dengan metode skyband dapat memperluas cakupan rekomendasi, namun hal tersebut meningkatkan waktu proses rekomendasi. Oleh karena itu penelitian ini menggunakan metode MapReduce k-skyband untuk melakukan optimasi terhadap waktu proses. Selain itu, penelitian ini juga memperbaiki proses ekstraksi kata kunci dengan bantuan ontologi untuk memastikan topik yang direkomendasikan tetap up to date berdasarkan silabus mata kuliah yang diterapkan. Perbaikan yang lain terhadap penelitian sebelumnya adalah memperbaiki proses mendapatkan minat mahasiswa terhadap topik penelitian. Pada penelitian sebelumnya topik penelitian hasil ekstraksi ditawarkan kepada mahasiswa, sedangkan pada penelitian ini menggunakan cara otomatis tanpa perlu bertanya kepada mahasiswa dengan menggunakan nilai mata kuliah yang baik. Tahapan penelitian meliputi praproses data, ekstraksi kata kunci, pembentukan personalisasi pengguna, pembentukan tabel mahasiswa dan tabel dosen, membangun model rekomendasi, membuat antarmuka web, dan evaluasi. Praproses data dilakukan dengan metode pemrosesan teks, di antaranya tokenisasi, stemming, stopword, dan n-gram. Kata kunci untuk topik penelitian dihasilkan melalui proses Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan jaccard similarity. Personalisasi pengguna merupakan proses penentuan minat mahasiswa terhadap topik penelitian menggunakan nilai akademik mahasiswa yang baik. Model rekomendasi dibangun menggunakan metode MapReduce k-skyband view queries. Antarmuka web dibangun menggunakan Flask Python. Evaluasi dilakukan dengan dua metode, yaitu membandingkan waktu komputasi antara dua model rekomendasi, serta mengukur sistem rekomendasi menggunakan kuesioner yang mengukur relevance, diversity, serendipity, dan novelty. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan algoritma MapReduce k-skyband efektif dalam meningkatkan efisiensi waktu proses rekomendasi dibandingkan dengan model k-skyband dengan algoritma Block Nested Loop (BNL). Proses MapReduce dikembangkan dengan bahasa Python 3.10 dalam satu lingkungan komputer dengan memanfaatkan kemampuan maksimal CPU, sehingga penelitian ini menggunakan jumlah pekerja berdasarkan jumlah CPU. Jumlah rekomendasi maksimum pada penelitian ini diperoleh dengan nilai k=16. Evaluasi terhadap sistem rekomendasi ini menunjukkan skor rata-rata yang baik dalam aspek relevance, diversity, serendipity, dan novelty. Selain itu, berdasarkan evaluasi, sistem rekomendasi ini memberikan pengalaman yang memuaskan bagi mahasiswa. Dengan demikian, model rekomendasi ini memiliki potensi besar untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dalam pemilihan topik penelitian, mahasiswa, dan dosen pembimbing di lingkungan akademik., Timely completion of education is an important indicator of a university's quality. However, many students face difficulties in finding relevant research topics and suitable supervisors, which hinders their ability to complete
Keyword: dosen pembimbing, k-skyband query, MapReduce, sistem  rekomendasi, skyband view query

Judul: Insecticidal Activity of Essential Oils Leaves of Cinnamomum spp. (Lauraceae) against Crocidolomia pavonana and Their Phytotoxicity on Broccoli Seedlings
Abstrak: Essential oils from leaves of 13 species of Cinnamomum were tested for their insecticidal activity on the cabbage head caterpillar Crocidolomia pavonana with leaf immerse method. The results showed that the treatment with 1% (w/v) essential oils leaves of C. celebicum, C. multiflorum, C. sintoc, and C. verum caused 21.45, 93.65, 60.30, and 76.10% mortality, respectively. Based on the results of phytotoxicity and insecticidal activity tests, C. multiflorum oil was further tested at 6 concentration levels. In all treatments, larval mortality has occurred at 24 hours after treatment (HAT) and increased at 48 HAT. LC50 of C. multiflorum oil at 24 and 48 HAT was 0.504 and 0.396%, respectively. The treatment with C. multiflorum oil at ≤0.31% did not inhibit the development of C. pavonana larvae. Determination of the chemical constituents of Cinnamomum oils were carried out by gas chromatography-mass spectrometry (GCMS). Totally, 345 compounds were identified. Methyleugenol constituted the main component (49.4%) of leaf essential oil of C. multiflorum and was assumed to be responsible for the insecticidal activity of the oil against C. pavonana larvae. LC50 of pure methyleugenol obtained at 0.365% (48 HAT) and 0.363% (72 HAT). The results showed that C. multiflorum was more effective with LC50 value equivalent to methyleugenol content of 0.32% (24 HAT) and 0.24% (48 HAT).
Keyword: