Judul: Pengelompokan Dokumen Tugas Akhir Mahasiswa Program S1 Ilmu Komputer Berbasis Frequent Itemset.
Abstrak: Abstrak merupakan bagian dari dokumen tugas akhir memiliki peranan penting dalam menjelaskan keseluruhan dokumen. Kata-kata yang sering muncul dapat dijadikan acuan dalam mengelompokkan dokumen ke dalam kategorikategori. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode association rule mining menggunakan algoritme ECLAT dalam mencari kombinasi term yang paling sering terjadi dan mengelompokkan dokumen abstrak tugas akhir. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data abstrak dokumen tugas akhir mahasiswa Program S1 Ilmu Komputer IPB dalam bahasa Inggris dari tahun 2012 hingga 2014. Penelitian ini menggunakan stopwords yang berhubungan dengan istilah Ilmu Komputer yang bersifat umum, menerapkan association rule mining dengan support sebesar 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, dan 0.35, dan menggunakan clustering KMeans dengan jumlah cluster (k) sebesar 10 karena memiliki nilai sum of squared error (SSE) terendah. Pengelompokan ini membandingkan nilai support, SSE, jumlah anggota, dan nilai evaluasi purity di tiap cluster. Cluster terbaik dihasilkan pada perlakuan data dengan penambahan stopwords dan tanpa penerapan association rule mining, dengan k sebesar 10, nilai SSE sebesar 23 485.03, dan nilai purity sebesar 0.512.
Keyword: abstrak, ECLAT, frequent itemset, K-Means, purity

Judul: Clustering Dokumen Ringkasan Tesis Mahasiswa Pascasarjana Ipb Berbasis Frequent Itemsets Menggunakan Algoritme Bisecting K-Means.
Abstrak: Proses pencarian dokumen tesis mahasiswa Pascasarjana IPB pada repository IPB dapat dipercepat dengan cara mengelompokkan dokumen tersebut berdasarkan kata kunci dan kombinasi kata kunci yang sering muncul dalam dokumen tersebut. Metode frequent itemsets dapat memunculkan term-term yang frekuensi kemunculannya tinggi terhadap kumpulan dokumen. Term-term yang sering muncul dalam dokumen dapat mewakili sebuah dokumen. Dalam proses temu kembali dokumen, pada umumnya kata kunci dimasukkan oleh pengguna. Pengelompokkan dokumen berdasarkan frequent term (dalam hal ini kata kunci) dapat mempercepat pengembalian dokumen yang dicari. Penelitian ini dilakukan untuk menggali frequent itemsets dari kumpulan dokumen ringkasan tesis mahasiswa Pascasarjana IPB menggunakan algoritme Apriori. Proses clustering terhadap frequent itemsets yang terbentuk menggunakan algoritme Bisecting K-Means, untuk kemudian digunakan dalam proses clustering dokumen. Proses pencarian dokumen akan dilakukan terhadap dokumen yang telah dikelompokkan. Metode dalam penelitian ini diawali dengan mengumpulkan data ringkasan tesis mahasiswa Pascasarjana pada repositori IPB. Kemudian dilakukan praposes data yang meliputi tonization, remove number, stopword removal, stemming, remove punctuation, dan remove sparse term. Selanjutnya proses menggali frequent itemsets menggunakan algoritme Apriori dan pengelompokkan dokumen berbasis frequent itemsets menggunakan algoritme Bisecting K-Means. Tahap terakhir adalah melakukan analisis dan evaluasi hasil cluster. Pada tahap ini akan diuji pencarian dokumen terhadap kata kunci yang dimasukkan berdarakan itemsets yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan dokumen menggunakan algoritme Bisecting K-Means dapat pengelompokkan itemsets yang mempunyai nilai support tinggi. Pengujian dengan nilai k=3 sampai dengan k=10, pada pengujian k=10 dapat memperoleh hasil cluster yang baik, dengan nilai Sum of Squared Error yaitu 132.15. Pengujian dengan nilai k=10, cluster dua dapat mengelompokkan beberapa itemsets yang mempunyai nilai support tertinggi, yaitu itemsets {base,method}, {base,develop}, {analysi,base}, dan {base,product}. Akurasi hasil clustering berbasis frequent itemsets sangat dipengaruhi oleh term-term yang dihasilkan pada tahap praproses data, yaitu pada tahap penghapusan term berdasarkan tabel stopword, remove sparse term dan nilai minimum support (minsup) karena berdampak terhadap banyaknya jumlah frequent itemsets yang dihasilkan. Term-term yang dihasilkan dengan pendekatan frequent itemsets masih bersifat umum sehingga tidak dapat digunakan untuk pencarian dokumen dengan topik penelitian yang spesifik.
Keyword: Apriori, Bisecting K-Means, document clustering, frequent itemsets

Judul: Pewarisan Genetik Transgen Hd3a pada Tanaman Nicotiana benthamiana Transgenik
Abstrak: Hd3a gene has been successfully introduced into Nicotiana benthamiana genome. In vitro culture, the putative transgenic of N. benthamiana give a flower very early. This plant must be molecularly analyzed to confirm the integration of Hd3a transgene under the control of 35SCaMV promoter in the genome. The objective of this research was to analyze the integration, stability and genetic inheritance of Hd3a transgene under 35SCaMV promoter in transgenic N. benthamiana. Mendelian inheritance pattern of hpt fused to Hd3a transgene with 3:1 ratio has been detected in T1 generation of transgenic N. benthamiana. This pattern showed that transgenic N. benthamiana is heterozygous for hpt fused to Hd3a transgene. In addition, this result indicated that the transgenic N. benthamiana contains one single copy of hpt and Hd3a transgenes integrated in the genome. The molecular analysis showed that T0 and T1 generation of transgenic N. benthamiana contain Hd3a transgene. Hd3a transgene caused an early flowering phenotype in transgenic N. benthamiana E.26.3 line. Average of flowering time in E.26.3 line is 40,5 days after germination. An early flowering character was not observed in E.21.3 line probably caused by the suppression of Hd3a gene.
Keyword: genetic inheritance, Hd3a gene, Nicotiana benthamiana