Judul: Pengelompokan Dokumen Publikasi dengan Topik Data Mining Berbasis Frequent Term Sets Menggunakan Algoritme ECLAT dan HFTC.
Abstrak: Dokumen publikasi berbentuk jurnal dengan topik data mining yang tersedia pada jaringan internet sering digunakan untuk mencari informasi. Pengelompokan dokumen diperlukan untuk mempermudah proses pencarian informasi. Salah satu metode yang digunakan adalah teknik clustering. Penelitian ini melakukan pengelompokkan dokumen publikasi dengan topik data mining dalam bahasa Inggris berbasis frequent term sets berdasarkan isi dari abstrak, terdiri atas judul, isi abstrak dan kata kunci. Penelitian ini menggunakan algoritme ECLAT (Equivalence Class Transformation) untuk menentukan frequent term sets dan algoritme HFTC (Hierarchical Frequent Term based Clustering) untuk menentukan hirarki frequent term sets. Hasil dari penelitian ini berupa term dengan nilai informasi yang spesifik sesuai topik data mining. Salah satu term yang terbentuk adalah “associ-rule”, “classif-rule” yang menjelaskan bahwa term tersebut muncul bersamaan dalam dokumen.
Keyword: clustering,dokumen, ECLAT, Frequent term sets, HFTC, term

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: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity