Judul: Pengembangan Sistem Berbasis Pengetahuan untuk Ekstraksi Topik Dokumen
Abstrak: Tropical Biopharmaca Research Center (Trop-BRC) Institut Pertanian Bogor (IPB) adalah salah satu lembaga penelitian yang telah mempublikasikan hasil karya ilmiah sejak tahun 1993 pada berbagai jurnal internasional yang juga telah terindeks di dalam basis data abstrak dan kutipan literatur peer-review terbesar seperti Scopus. Para peneliti Trop-BRC juga tergabung di dalam Research Gate yaitu jaringan profesional untuk para ilmuan dan peneliti untuk berkolaborasi dalam berbagai bidang penelitian. Trop-BRC akan melakukan evaluasi secara berkala mengenai topik penelitian yang telah dilakukan dan juga melakukan perbandingan dengan melihat trend keilmuan yang sedang berkembang. Teknik evaluasi dan review secara umum bisa dilakukan dengan hanya melihat judul, abstract dan keywords yang ada pada setiap publikasi ilmiah. Evaluasi secara spesifik dan rinci pada paparan topik hasil penelitian juga dapat dilihat pada bab metode, hasil dan kesimpulan. Pada praktiknya, evaluasi secara umum dan rinci akan sulit dilakukan pada data publikasi dalam jumlah besar dan telah tersebar di berbagai jurnal online. Hal yang dapat dilakukan yaitu dengan mengorganisasi semua file dokumen publikasi ke dalam sistem manajemen dokumen berbasis pengetahuan yang mampu melakukan ekstraksi topik dokumen secara cepat dan adaptif. Text Mining adalah metode yang digunakan untuk menemukan pola informasi pada data teks yang tidak terstruktur. Tahapan dari proses text mining yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi proses tokenisasi, filter term alphanumeric, remove stop word, filter term yang hanya berbahasa inggris atau indonesia, porter stemming, menghilangkan term umum dan output akhir berupa term dalam bahasa inggris atau bahasa indonesia. Selanjutnya output proses text mining dimasukkan ke dalam proses ekstraksi topik dokumen, proses ini dilakukan dengan menggunakan algoritme Latent Dirichlet Allocation (LDA) dan K-Means. Kedua algoritme tersebut digunakan untuk melakukan perbandingan hasil ekstraksi topik dokumen, dengan tujuan untuk melihat kualitas hasil cluster dari sisi topik term yang dihasilkan. Untuk memvalidasi kualitas hasil cluster kedua algoritme tersebut dibutuhkan pakar untuk menentukan topik label pada setiap cluster dengan melihat relevansi bidang keilmuan yang ada di Trop-BRC. Pengembangan sistem berbasis pengetahuan atau Knowledge Management System (KMS) dalam penelitian ini menggunakan pendekatan Knowledge Management Life Cycle (KMSLC). Pendekatan ini terdiri atas enam tahapan yang terdiri dari evaluasi sistem yang berjalan, pembentukan tim, mengumpulkan pengetahuan, desain KMS blueprint, verfikasi dan validasi, dan implementasi. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi KMS berbasis web dengan fitur utama sebagai file repository, text mining preprocess, ekstraksi topik dokumen pada setiap peneliti, bidang ilmu, dan keseluruhan dokumen secara adaptif serta mampu memberikan rangkuman informasi topik penelitian kepada pemegang keputusan dan peneliti di Trop-BRC. Pada proses verifikasi dan validasi dilakukan pengujian logical testing dan User Accepted Testing (UAT). Tahapan logical testing dilakukan dengan pengujian kode program secara detail, yang meliputi proses text mining, input parameter LDA & K-Means, proses ekstraksi topik, dan proses penyimpanan ekstraksi topik dokumen ke dalam database. Sementara itu dalam tahapan UAT yang dilakukan adalah pengujian perilaku sistem pada tampilan antarmuka, waktu eksekusi dan evaluasi hasil ekstraksi topik. Para pakar dan peneliti dapat dengan mudah mengamati term topik yang dibahas secara umum sehingga dapat mengidentifikasi topik apa saja sudah diteliti. Untuk menentukan topik label dibutuhkan pakar yang dapat memahami dan memverifikasi arti setiap term di setiap topik yang ada. Berdasarkan hasil
Keyword: ekstraksi topik dokumen, k-means, knowledge management system, knowledge management system life cycle, latent diriclet allocation

Judul: Pengembangan Modul Peneliti pada Sistem Informasi Manajemen Peneliti Berbasis Web di Pusat Studi Biofarmaka Tropika.
Abstrak: Sistem informasi manajemen peneliti yang baik adalah sistem yang dapat melakukan pengumpulan informasi penelitian dari berbagai sumber, memudahkan peneliti dalam melakukan penelitian dan menggambarkan profil peneliti, hingga dapat memantau seluruh alur yang dilakukan dalam penelitian yang ada dalam sebuah institusi. Sistem informasi manajemen peneliti perlu dikembangkan di Pusat Studi Biofarmaka Tropika (Trop BRC) karena pengelolaan penelitian di Trop BRC masih kurang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah sistem informasi manajemen peneliti di Trop BRC, namun penelitian ini dikhususkan pada modul penelitinya. Sistem informasi manajemen peneliti yang dikembangkan berbasis webmenggunakan framework Laravel dan Database Management System (DBMS) MySQL. Metode pengembangan yang digunakan adalah Prototyping melalui tiga tahapan iterasi. Sistem telah berhasil melakukan pengelolaan terhadap hasil penelitian dari setiap peneliti di Trop BRC. Sistem juga telah berhasil mencatat rekam jejak peneliti yang menggunakan sistem ini dan secara otomatis membuat Curriculum Vitae (CV) sesuai rekam jejak peneliti serta kolaborasi antar peneliti yang divisualisasikan menggunakan tree.
Keyword: penelitian, sistem informasi manajemen peneliti, metode Prototyping

Judul: Estimation of Additive and Non-Additive Genetic Variances of Body Weight, Egg Weight and Egg Production for Quails (Coturnix coturnix japonica) with an Animal Model Analysis
Abstrak: This study estimates the additive and non-additive variances for egg production and body weight traits of two lines of quails from a long-term selection with the help of the REML method. For the body weight of 42-day-old females (BW42f) and males (BW42m), a total of 7,934 records for line 1 and 7,214 records for line 2 from 21 generations were used in our analyses. Additionally, 1,717 records of females from line 1 and 1,671 records of females from line 2 contained information on their egg production at an age of 42 to 200 days (EN200), on the average egg weight for the first 11 weeks of their laying season (EW1), on the average egg weight from weeks 12 to 23 (EW2), and on their body weight at an age of 200 days (BW200f). A multivariate additive animal model and one-trait dominance models, which include the inbreeding coefficients as covariates, were fitted to the data. The estimates of the heritability gained from our dominance models were smaller than those from the additive model. For line 1, the heritability values decreased for EN200 from 0.35 to 0.32, for EW1 from 0.66 to 0.56, for BW200f from 0.42 to 0.38, and for BW200m from 0.51 to 0.49, respectively. For the first line, the respective ratio (d2) of the dominance variance to the phenotypic variance for EN200, EW1, BW200f and BW200m was 0.08, 0.22, 0.09 and 0.21, and the values for the second line were 0.12, 0.06, 0.001 and 0.23.
Keyword: