Judul: Penentuan pola sekuensial data transaksi pembelian menggunakan algoritme SPADE
Abstrak: The rapid development of information technology that is happening these days requires people to adapt into these developments. This human efforts can be seen from the many activities carried out by computerization that produces large amounts of data. From these available abundant data, the discovery of useful knowledge from large database becomes popular and attractive. This discovery of useful knowledge can be done using the concept of sequential pattern mining. One of the algorithms that applies the concept of sequential pattern mining is Sequential Pattern Discovery using Equivalence classes (SPADE) that is able to determine the sequential pattern of a data transaction. By adopting the functions contained in the SPADE algorithm, the purchasing tendency of items by customer at a specific time period can be seen. This research use the purchase transactions data of Sinar Mart Swalayan in period of 1 March to 31 March 2004. In this research, the minimum support was tested starting from 45% to 89% and minimum confidence from 20% to 96%. Minimum support and minimum confidence which is given is determined based on the condition of the data. Experimental results showed that the maximum value of minimum support that still could generate frequent sequences was 89%.
Keyword: 

Judul: Perancangan Sistem Rekomendasi Pembelian dan Manajemen Persediaan Produk Menggunakan Content Based Filtering dengan Pendekatan Sequential Pattern Mining
Abstrak: Toko Buku XYZ adalah salah satu toko buku besar yang ada di Indonesia. Saat ini, penjualan produk di Toko Buku XYZ terus meningkat sesuai dengan tren di masyarakat. Penjualan tinggi harus didukung oleh persediaan yang baik dan sesuai target. Barang yang dijual harus berdasarkan kebutuhan konsumen yang pada akhirnya bertujuan untuk mencapai penjualan tinggi. Toko Buku XYZ sebagai toko buku yang tergolong besar di Indonesia menyadari pentingnya mengetahui pola pembelian pelanggan yang ada pada periode tertentu. Karena seringkali para petugas pembelian (merchandiser) yang bertugas untuk melakukan kegiatan pembelian produk yang akan dijual kembali di toko tidak dapat melakukan pembelian yang pas. Hal ini mengakibatkan kosongnya stok barang yang seharusnya masih laku untuk dijual kembali. Tujuan penelitian ini adalah menemukan pola pembelian pelanggan dengan pendekatan sequential pattern mining, membangun model rekomendasi pembelian pada manajemen persediaan barang hingga membuat rancangan antarmuka dari model rekomendasi tersebut. Algoritme yang digunakan adalah algoritme SPADE (Sequential PAttern Discovery using Equivalent classes). Oleh sebab itu, penelitian ini diharapkan dapat memberikan hasil yang positif dan berguna bagi perusahaan. Dengan menggunakan pendekatan Sequential Pattern Mining, penelitian ini dapat mencari pola penjualan satu barang dalam kaitannya dengan barang lain. SPADE (Sequential Pattern Discovery menggunakan kelas Equivalence) adalah algoritme yang dapat digunakan untuk menemukan pola sekuensial dalam database besar. Data penjualan yang digunakan adalah dalam kurun waktu Juni sampai dengan Desember 2016. Produk yang dianalisis adalah produk buku. Hasil dari penelitian ini adalah rekomendasi bagi petugas pembelian hingga dibuatkan rancangan aplikasi rekomendasi untuk pembelian produk. Produk kategori Children’s Book menjadi kategori yang urutan pembeliannya paling banyak yaitu hingga mencapai 7-frequent sequence pada minimum support 0.001 daan support absolut 61. Hal ini membuktikan bahwa produk kategori ini sangat laris bahkan ada 61 pelanggan yang membeli produk dengan kategori ini hingga 7 kali pada tanggal yang berbeda di masa penelitian ini berlangsung. Ini berarti SPADE berhasil digunakan untuk memberikan rekomendasi pembelian sehingga petugas merchandiser bisa memastikan stok produk tersebut selalu tersedia untuk menghindari Lost Sales. Rancangan aplikasi yang dibuat terdiri dari 3 modul utama yaitu modul persediaan dimana pengguna bisa melihat persediaan produk, modul penjualan dimana pengguna bisa melihat penjualan produk, serta modul rekomendasi dimana pengguna bisa melihat rekomendasi produk dari data penjualan yang telah diolah menggunakan algoritme SPADE.
Keyword: Content Based Filtering, Rekomendasi, Sequential Pattern Mining, SPADE

Judul: Infectious laryngo tracheitis pada unggas
Abstrak: Infectious Laryngo Tracheitis merupakan penyakit pada unggas yang disebabkan oleh virus yang mempunyai sasaran saluran pernapasan bagian atas Penyebab penyakit Infectious Laryngo Tracheitis Univers (ILT) adalah virus yang termasuk kelompok virus Herpes sering disebut Tarpeia avium. Virus tersebut tersusun dari inti asam deoksi ribonukleat yang dilengkapi dengan pembung- kus yang merupakan derivat dari lemak serta mempunyai garis tengah antara 195-250 nano meter. Pada temperatur kamar virus tersebut dapat bertahan selama 15 hari dalam keadaan tanpa pengawetan. Virus penyebab Infectious Laryngo Tracheitis mempunyai kepekaan terhadap zat kimia golongan pelarut lemak seperti: phenol dan kresol. Induk semang definitip penyakit Infectious Laryngo Tracheitis adalah ayam, tetapi burung merak, itik dan kalkun pernah dilaporkan dapat terinfeksi. Mammalia dan golongan rodensia merupakan hewan yang tahan terhadap infeksi penyakit ini. Pada manusia penyakit Infectious Laryngo Tracheitis diduga mempunyai hubungan dengan timbulnya gangguan neuralgia yang bersifat sub-akut akibat infeksi virus Herpes jenis lain yang disebut virus Sub-acute Myelo Optico Neuropathi (virus SMON).
Keyword: