Judul: Analysis of Text Similarity to Goal Standard Using Levenshtein Distance and Cosine Similarity Algorithm (Case Study: Data Result of Company X Survey)
Abstrak: Text mining merupakan teknik dalam pengolahan data teks untuk mengekstrak informasi tertentu. Salah satu contoh text mining adalah mengukur nilai kemiripan antara dua string. Algoritme Levenshtein Distance dapat digunakan untuk mengukur kemiripan teks dengan menghitung jarak perbedaan antara dua string. Algoritme lain yang digunakan adalah algoritme Cosine Similarity. Algoritme Cosine Similarity melakukan pengukuran dengan membandingkan jarak antara dua string yang dinyatakan dalam dua buah vektor. Penerapan algoritme ini juga dilakukan dengan berbagai teknik text pre-processing yang dapat memberikan hasil yang lebih maksimal. Kedua algoritme tersebut digunakan dalam penelitian ini untuk mengukur kemiripan teks antara dua dataset. Data yang digunakan yaitu, data hasil survei dengan master data pada database Perusahaan X. Data hasil survei berjumlah 24.659 respon sedangkan pada database Perusahaan X berjumlah 725 daftar nama program kelas online. Objek yang diukur kemiripannya ialah nama program kelas online pada data hasil survei dengan database Perusahaan X. Nilai kemiripan yang dihasilkan digunakan untuk mengidentifikasi daftar nama program kelas online yang diikuti peserta pada hasil survei. Hasil identifikasi dari 24.659 respon hasil survei diperoleh 322 daftar nama program kelas online dengan algoritme Levenshtein Distance dan 327 daftar nama program kelas online dengan algoritme Cosine Similarity., Text mining is a technique in processing text data to extract certain information. One example of text mining is measuring the similarity value between two strings. Levenshtein Distance algorithm can be used to measure the similarity of text by calculating the distance difference between two strings. Another algorithm used is the Cosine Similarity algorithm. The Cosine Similarity algorithm performs measurements by comparing the distance between two strings expressed in two vectors. The application of this algorithm is also carried out with various text pre-processing techniques that can provide maximum results. The two algorithms are used in this study to measure the similarity of the text between the two datasets. The data used are survey results data with master data in Company X database. Data from survey results totaled 24,659 responses, while in Company X database there were 725 lists of online class program names. The object whose similarity is measured is the name of the online class program in the survey data with the Company X database. The similarity value generated is used to identify the list of names for the online class program that participants participated in the survey results. The identification results from 24,659 responses to the survey results obtained 322 lists of names for online class programs with the Levenshtein Distance algorithm and 327 lists of names for online class programs with the Cosine Similarity algorithm.
Keyword: cosine similarity, kemiripan teks, levensthein distance, text mining, cosine similarity, text similarity, levensthein distance, text mining

Judul: Penentuan Kemiripan Data Karya Ilmiah IPB Menggunakan Algoritme Levenshtein
Abstrak: IPB Scientific Data is documented periodically. This data can be used for academics and researchers to get a reference of particular research study. In this research, Levenshtein algorithm was implemented to determine the similarity between titles. The concept for calculating Levenshtein distance is minimum number of edit operations required to transform a string into another string that consists of 3 operations: 1) insertion, 2) substitution, and 3) deletion. The research shows that implementation of Levenshtein distance to determine the similirity of scientific data is difficult to be able to obtain high persentage of similarity. And the similarity rate of 34% can be used as a threshold to determine the similarity of scientific data with the title as identifier. This is able to increase AVP curve.
Keyword: 

Judul: Ekologi merak hijau jawa (Pavo muticus muticus) Linnaeus 1758 pada beberapa tipe habitat di Ujung Timur Penyebarannya Jawa Timur, Indonesia
Abstrak: Merak hijau jawa merupakan salah satu jenis burung yang dilindungi.di Indonesia berdasarkan SK Mentan No 66/Kpts/Um/2/1973 dan Peraturan Pemerintah Republik Indonesia No 7 tahun 1999. Menurut ICBP (The International Council for Bird Preservation) merak hijau sebagai jenis burung yang tergolong terancam secara keseluruhan (globally threatened) baik populasi maupun habitatnya, sedangkan CITES mencantumkan merak hijau ke dalam Appendix II, merak hijau dari alam tidak bisa langsung diperdagangkan dan BirdLife International (2007) memasukkan golongan burung yang endangered. Tekanan terhadap populasi dan habitat merak hijau jawa sangat besar, sehingga kondisi populasinya menurun pada setiap penyebaran lokalnya, habitatnya terfragmentasi bahkan terisolasi. Tekanan terhadap populasi terutama karena perburuan liar. Namun demikian fakta menunjukan bahwa merak hijau jawa masih ada (exist), hal ini memberikan gambaran bahwa burung ini tentunya memiliki strategi ekologi tertentu untuk tetap bertahan hidup di alam pada berbagai tipe habitat.
Keyword: Pavo muticus muticus, Call count transect method, Pavo cristatus, Pavo muticus, Pavo muticus spicifer, Pavo muticus imperator, Pavo muticus muticus, Javan Green Peafowl, East Java