Judul: Analisis Dan Desain Sistem Informasi Bisnis  Pada Koperasi Susu Menggunakan Uml  (Unified Modelling Language)
Abstrak: This work proposes an application for business information system in a cooperation of diary enterprise. UML (Unified Modelling Language) diagrams were deployed to analyze and design all requirements in the development by using a CASE (Computer-Aided Software Engineering) tool called Sybase Power Designer 15.3. The object oriented analysis was conducted by creating use case diagram, activity diagram, and sequence diagram. The designing process was conducted by creating a class diagram from the diagrams which are already created in the analysis. The main diagram in this research was the class diagram from which the PDM (Physical Data Model) would be generated. From this PDM, a database was generated as the inputs to this application. This system was developed by using NetBeans with MVC method, which separates the system into three components, which are the model, the view, and the controller. This system could produce reports which were generated by plug-in iReport 4.0.1. These reports are sales report, farmers report, customers report, loans report, purchasing report, remuneration report, and products report. System testing was conducted by black-box method by inputting some samples of data to the system by the user. This system should be able to manage sales data, loans data, products data, farmers data, and other transactions data
Keyword: 

Judul: Rancang Bangun Sistem Intelijensia Bisnis Untuk Agroindustri Susu Skala Menengah Di Indonesia
Abstrak: Sistem intelijensia bisnis dapat berperan serta sebagai alat untuk memberikan informasi yang akurat dan berguna bagi pengambil keputusan dalam batas waktu yang ditentukan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam agroindustri susu. Business Intelligence (BI) atau Intelijensia Bisnis adalah model matematika dan analisa metodologi eksploitasi data yang tersedia untuk mendapatkan informasi dan pengetahuan yang berguna dalam proses pengambilan keputusan yang kompleks. Intelijensia Bisnis adalah kombinasi dari data warehouse dan sistem intelijen. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan analisa dan disain sistem berorientasi objek untuk menghasilkan data warehouse yang digunakan dalam operasional Sistem Intelijensia Bisnis, mengembangkan model kualitas berdasarkan logika fuzzy; mengembangkan model CRM (Customer Relationship Management) dengan metode OLAP Cube; membuat model dan formulasi rule dari penerimaan kredit sapi bergulir dengan teknik klasifikasi dengan algoritma decision tree dari Data Mining; mengintegrasikan, mengevaluasi kinerja dan menguji coba model-model Sistem Intelijensia Bisnis. Pendekatan sistem ini digabung dengan Rancang bangun sistem Intelijensia Bisnis dari Vercellis (2009) yang terdiri dari 4 tahap sehingga didapatkan Prototipe Sistem BI bagi Agrindustri Susu Skala Usaha Kecil dan Menengah. Metode penelitian yang digunakan merupakan kombinasi untuk mengembangkan penelitian intelijensia bisnis yaitu Unified Modeling Language (UML), Fuzzy, FMEA, Cube, OLAP, Data Mining, Decision Tree, ETL (Extract, Transform, Load) dan Data Warehouse. Model datawarehouse didukung oleh proses ETL. Analisa kebutuhan sebagai dasar dari pengembangan sistem intelijensia bisnis untuk agroindustri susu skala menengah telah dibuat dengan menggunakan analisa berorientasi objek dengan unified modeling language (UML). Analisa dimulai dengan pembuatan diagram Class yang dilanjutkan dengan Physical Data Model (PDM) yang akan menjadi dasar pembuatan data warehouse untuk operasional sistem intelijensia bisnis. Model Business Intelligence (BI) adalah integrasi antara model cube, sistem fuzzy, data mining, data warehouse dan ETL akan membantu untuk menghasilkan sistem yang lebih cepat dan efisien. Disain BI berisi model CRM (Customer Relationship Management), model kualitas dan model pembiayaan kredit. Model pembiayaan berdasarkan metode decision tree data mining berperan untuk mengambil keputusan peternak mana yang layak mendapatkan kredit sapi bergulir. Model CRM (Customer Relationship Management) berperan untuk menentukan segmentasi konsumen. Kapabilitas sub model CRM berdasarkan metode RFM (Recency Frequensi Monetory) dan CLV (Customer Lifetime Value) dengan metode OLAP cube dengan Ranking CLV (Customer Lifetime Value) untuk Industri Pengolahan Susu adalah untuk menentukan konsumen potensial. Dari model CRM ranking tertinggi adalah PT.FFI, yang v berarti merupakan konsumen IPS prioritas pertama yang harus diperhatikan. Model Kualitas berdasarkan metode fuzzy failure mode effect analysis menghasilkan FRPN (Fuzzy Risk Priority Number) tertinggi dari koperasi susu di Jawa Barat sebesar 692 yaitu kandungan Total Plate Count (TPC) lebih besar dari 1 juta/ml. Keseluruhan model diintegrasikan dalam sebuah kerangka analisis dalam bentuk prototype Sistem Intelijensia Bisnis Agroindustri Susu (SIBAS). Peran Sistem Intelijensia Bisnis dalam penelitian ini membuat mengembangkan database menjadi data warehouse dan mengintegrasikan model perkreditan dengan metode data mining decision tree, model kualitas dengan metode fuzzy dan model CRM dengan metode OLAP Cube, agar dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan stakeholder, mendukung keputusan secara intelijen, mengembangkan alat-alat pendukung keputusan, dan membuat optimisasi dan pengembangan model.
Keyword: Business Intelligence (BI), Unified Modeling Language (UML), Fuzzy, FMEA (Failure Mode Effect Analysis), OLAP (Online Analytical Processing), Cube, Recency Frequency Monetory (RFM), Data Mining, Decision Tree

Judul: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity