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: Pengelompokan Dokumen Tugas Akhir Mahasiswa S1 Ilmu Komputer FMIPA IPB Berdasarkan Frequent Term Sets
Abstrak: Pengelompokan dokumen tugas akhir mahasiswa perlu dilakukan karena dokumen tugas akhir mahasiswa bertambah setiap tahunnya. Pengelompokan dokumen dilakukan agar dokumen yang memiliki kesamaan konteks dapat dikelompokkan ke dalam suatu kategori. Tujuan dari penelitian ini menerapkan teknik association rule mining (ARM) untuk menentukan frequent term sets dengan menggunakan algoritme ECLAT. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data abstrak dokumen tugas akhir mahasiswa Ilmu Komputer IPB dalam bahasa Inggris. Penelitian ini menggunakan algoritme ECLAT dengan minimum support sebesar 0.1, 0.15, 0.20, 0.25, 0.30, dan 0.35. Penelitian ini menggunakan metode hierarchical frequent term based clustering untuk menentukan cluster. Frequent term sets hasil algoritme ECLAT masih terlalu umum untuk digunakan sebagai penciri dokumen. Pada penelitian ini hasil clustering dengan minimum support 0.35 terbentuk 3 tingkat hirarki. 1-frequent term sets pada minimum support 0.35 yaitu ‘result’, ‘base’, ‘use’, ‘one’, ‘data’. 2-frequent term sets pada minimum support 0.35 yaitu ‘result-use’, ‘base-use’, ‘one-use’, ‘data-use’. Pada minimum support 0.10, 0.15, 0.20 dihasilkan hirarki 4 tingkat dengan 3-frequent term sets sebagai tingkat paling rendah.
Keyword: association rule mining, ECLAT, frequent term sets, hirarki clustering

Judul: Pengujian Virus Newcastle Disease Gen VII Isolat Lapang Sebagai Virus Standar Pada Uji Tantang Vaksin
Abstrak: This study was conducted to determine the standard of Newcastle disease virus Gene VII field isolate as a virus challenge to vaccine test. A virus suspension that has previously been tested by HA test then titrated with EID50 using 30 Specific Pathogen Free (SPF) of 10 day old chicken embryonated eggs. In addition, chicken lethal dose50 (CLD50) test were used to determine the virus titer that could cause 50% death of the chicken population. The CLD50 test was used 25 day-old-chickens (DOC) divided into 5 groups. The virus was diluted from 10-1 to 10-8. The 104 to 10-8 dilution of NDV was infected to every group of chicken via eyedrop and intranasal with 0.1 ml/chicken dosage. Haemagglutination test showed that the allantoic fluid were contain high titers of NDV is 512 HAU. The infective NDV that had been titrated by EID50 test showed the virus titers is 109 EID50/0.1 ml or 1010 EID50/ml and the virus titers of CLD50 test e.i 106.48 CLD50/0.1 ml or 107.48 CLD50/ml. These results can be concluded that the NDV Gene VII field isolates were most appropriate to be used as a standard virus to vaccine test
Keyword: Newcastle Disease Virus Gene VII, HA tes, EID50 test, CLD50 test