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 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: 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