Judul: Pemodelan Personalisasi Rekomendasi Buku dengan Pendekatan Association Rule Mining
Abstrak: Perpustakaan X telah menyediakan Online Public Access Catalog (OPAC) sebagai sarana penelusuran informasi koleksi buku. Namun, terkadang informasi buku yang muncul tidak relevan sesuai kebutuhan pengguna. Salah satu cara mengatasi masalah ini dengan sistem personalisasi rekomendasi buku yang sesuai kebutuhan pengguna. Sebagian besar penelitian berdasarkan sejarah transaksi peminjaman buku dalam memberikan rekomendasi buku kepada pengguna dan menggunakan algoritme Apriori untuk menghasilkan aturan asosiasi antar buku. Dalam penelitian ini hasil analisis dari aturan asosiasi dilanjutkan untuk rancangan model personalisasi rekomendasi buku. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan association rule mining pada data transaksi peminjaman buku di Perpustakaan X; merumuskan rekomendasi buku berdasarkan aturan asosiasi dari pendekatan association rule mining; membuat model personalisasi rekomendasi buku pada Perpustakaan X dengan pendekatan association rule mining. Model personalisasi rekomendasi buku dibuat dengan menerapkan association rule mining pada data transaksi peminjaman buku lalu merumuskan rekomendasi buku berdasarkan aturan asosiasi dari pendekatan associaton rule mining. Berdasarkan perumusan rekomendasi buku dari hasil aturan asosiasi dirancang sebuah model personalisasi rekomendasi buku untuk Perpustakaan X. Manfaat penelitian ini adalah memberikan informasi buku sesuai dengan kebutuhan pengguna melalui perancangan model personalisasi rekomendasi buku. Metode dalam penelitian ini adalah association rule mining menggunakan algoritme Apriori. Tools yang digunakan dalam association rule mining menggunakan algoritme Apriori ini adalah Waikato Environment for Knowledge Analysis yang dikenal dengan singkatan WEKA. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data transaksi peminjaman buku di Perpustakaan X tahun 2016-2017 sebanyak 5,509 data transaksi peminjaman buku. Data tersebut dikelola dalam basis data transaksi peminjaman buku menggunakan aplikasi Senayan Library Information Management System (SLiMS). SLiMS merupakan software open source yang dilisensikan di bawah GPL 3 dan digunakan oleh Perpustakaan X dalam melayani pengguna perpustakaan. Tahapan penelitian meliputi identifikasi masalah; pengumpulan data transaksi peminjaman buku; melakukan praproses data terhadap data transaksi peminjaman buku; menerapkan algoritme Apriori yang bertujuan untuk menentukan pola peminjaman buku; melakukan penyusunan rekomendasi buku berdasarkan aturan asosiasi; membuat perancangan model personalisasi rekomendasi buku Hasil penelitian menunjukkan bahwa aturan yang ditemukan pada minimum support 0.1% dan minimum confidence 10% menghasilkan 42 aturan asosiasi. Hubungan aturan asosiasi yang kuat yaitu C657 (Akuntansi) dan C658 (Manajemen Umum) dengan nilai support 2.6% dan confidence 14%. Perumusan rekomendasi buku dilakukan dengan memilih maximum support kemudian memilih maximum confidence. Model perancangan sistem personalisasi rekomendasi buku yang diusulkan terintegrasi dengan web dan e-mail pengguna dengan menggunakan data pengguna dan data transaksi peminjaman buku.
Keyword: Algoritme Apriori, Association Rule Mining, Data Transaksi Perpustakaan, Personalisasi, Rekomendasi Buku

Judul: Perancangan Sistem Rekomendasi Pembelian dan Manajemen Persediaan Produk Menggunakan Content Based Filtering dengan Pendekatan Sequential Pattern Mining
Abstrak: Toko Buku XYZ adalah salah satu toko buku besar yang ada di Indonesia. Saat ini, penjualan produk di Toko Buku XYZ terus meningkat sesuai dengan tren di masyarakat. Penjualan tinggi harus didukung oleh persediaan yang baik dan sesuai target. Barang yang dijual harus berdasarkan kebutuhan konsumen yang pada akhirnya bertujuan untuk mencapai penjualan tinggi. Toko Buku XYZ sebagai toko buku yang tergolong besar di Indonesia menyadari pentingnya mengetahui pola pembelian pelanggan yang ada pada periode tertentu. Karena seringkali para petugas pembelian (merchandiser) yang bertugas untuk melakukan kegiatan pembelian produk yang akan dijual kembali di toko tidak dapat melakukan pembelian yang pas. Hal ini mengakibatkan kosongnya stok barang yang seharusnya masih laku untuk dijual kembali. Tujuan penelitian ini adalah menemukan pola pembelian pelanggan dengan pendekatan sequential pattern mining, membangun model rekomendasi pembelian pada manajemen persediaan barang hingga membuat rancangan antarmuka dari model rekomendasi tersebut. Algoritme yang digunakan adalah algoritme SPADE (Sequential PAttern Discovery using Equivalent classes). Oleh sebab itu, penelitian ini diharapkan dapat memberikan hasil yang positif dan berguna bagi perusahaan. Dengan menggunakan pendekatan Sequential Pattern Mining, penelitian ini dapat mencari pola penjualan satu barang dalam kaitannya dengan barang lain. SPADE (Sequential Pattern Discovery menggunakan kelas Equivalence) adalah algoritme yang dapat digunakan untuk menemukan pola sekuensial dalam database besar. Data penjualan yang digunakan adalah dalam kurun waktu Juni sampai dengan Desember 2016. Produk yang dianalisis adalah produk buku. Hasil dari penelitian ini adalah rekomendasi bagi petugas pembelian hingga dibuatkan rancangan aplikasi rekomendasi untuk pembelian produk. Produk kategori Children’s Book menjadi kategori yang urutan pembeliannya paling banyak yaitu hingga mencapai 7-frequent sequence pada minimum support 0.001 daan support absolut 61. Hal ini membuktikan bahwa produk kategori ini sangat laris bahkan ada 61 pelanggan yang membeli produk dengan kategori ini hingga 7 kali pada tanggal yang berbeda di masa penelitian ini berlangsung. Ini berarti SPADE berhasil digunakan untuk memberikan rekomendasi pembelian sehingga petugas merchandiser bisa memastikan stok produk tersebut selalu tersedia untuk menghindari Lost Sales. Rancangan aplikasi yang dibuat terdiri dari 3 modul utama yaitu modul persediaan dimana pengguna bisa melihat persediaan produk, modul penjualan dimana pengguna bisa melihat penjualan produk, serta modul rekomendasi dimana pengguna bisa melihat rekomendasi produk dari data penjualan yang telah diolah menggunakan algoritme SPADE.
Keyword: Content Based Filtering, Rekomendasi, Sequential Pattern Mining, SPADE

Judul: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4