Judul: Recommendation Two Ways Selection of  Supervising Lecturers using Skyline View Queries, Recommendation Two Ways Selection of  Supervising Lecturers using Skyline View Queries
Abstrak: Tugas akhir merupakan karya ilmiah yang disusun mahasiswa, berupa hasil penelitian yang membahas suatu masalah pada bidang ilmu tertentu dengan menggunakan aturan yang berlaku. Pengerjaan tugas akhir dibimbing oleh satu atau lebih dosen pembimbing. Pada pengerjaan tugas akhir ada batas waktu yang ditentukan dalam pengerjaannya. Berdasarkan kondisi tersebut mahasiswa dihimbau untuk dapat menyelesaikan tugas akhir secepatnya. Persentase rata-rata lulusan tepat waktu yang rendah menjadi motivasi penelitian ini. Salah satu faktor yang mempengaruhi waktu pengerjaan tugas akhir mahasiswa adalah pemilihan dosen pembimbing tugas akhir. Saat ini, metode pemilihan dosen pembimbing di Departemen Ilmu Komputer dilakukan dengan cara mahasiswa terlebih dahulu memasukkan usulan dosen pembimbing ke Program Studi. Selanjutnya Program Studi akan melakukan pembahasan secara internal untuk menetapkan dosen pembimbing, dengan mempertimbangkan usulan mahasiswa, topik yang diajukan, dan kuota bimbingan dari dosen pembimbing. Metode ini memiliki kelemahan karena dapat terjadi penumpukan di beberapa dosen tertentu. Untuk mengatasinya, penggunaan data histori bimbingan dari dosen pembimbing dan preferensi mahasiswa dan dosen dari sisi topik yang diminati dapat digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi dua arah dosen dan mahasiswa dengan mempertimbangkan aspek histori bimbingan dan preferensi untuk mengatasi kelamahan pada metode sebelumnya. Skyline view queries merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk membangun rekomendasi dua arah. Metode ini menghasilkan rekomendasi tidak hanya kepada dosen dan mahasiswa, namun juga memberikan masukan kepada program studi terkait dengan rekomendasi pembimbingan. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data profil akademik mahasiswa dan histori pembimbingan dari data mahasiswa dan data dosen pembimbing. Berdasarkan hasil percobaan didapatkan bahwa Skyline view queries merekomendasikan dosen yang dominan kepada mahasiswa sesuai dengan preferensi mahasiswa, dan merekomendasikan mahasiswa yang dominan kepada dosen sesuai dengan preferensi dosen. Untuk mendapatkan preferensi dari kedua sisi, digunakan data histori nilai akademik dan topik penelitian dari mahasiswa yang sudah lulus. Informasi ini dapat memberikan gambaran kepada mahasiswa maupun dosen pembimbing dalam memilih dengan kriteria yang lebih objektif. Sistem rekomendasi pemilihan dosen pembimbing yang dihasilkan dari penelitian ini dapat memberikan rekomendasi pilihan yang sesuai tidak hanya kepada mahasiswa, dosen pembimbing tetapi juga kepada program studi sebagai pengelola dan pembuat keputusan.
Keyword: Skyline View Queries

Judul: Supervisor Recommendation System Using k-Skyband Query
Abstrak: Salah satu faktor yang mempengaruhi lamanya waktu penyelesaian tugas akhir adalah pemilihan dosen pembimbing yang kurang tepat. Untuk mengatasi hal tersebut, pada penelitian sebelumnya telah dibuat sistem rekomendasi pemilihan dosen pembimbing menggunakan konsep skyline view query. Namun pada sistem tersebut pilihan topik yang diberikan masih kurang luas dan masih ada mahasiswa yang tidak mendapatkan rekomendasi dosen pembimbing. Untuk mengatasi hal tersebut, pada penelitian ini dilakukan perbaikan untuk memperluas pilihan topik yang diberikan dengan dengan menambahkan abstrak penelitian untuk mendapatkan topik tugas akhir, kemudian melakukan modifikasi proses ekstraksi topik dengan menggunakan n-gram yang disaring menggunakan pelabelan dengan POS Tagging. Model rekomendasi pada penelitian sebelumnya juga dimodifikasi dengan memasukkan konsep k-skyband pada skyline view query. Penelitian ini berhasil memperluas pilihan topik yang diberikan pada sistem rekomendasi tugas akhir sebelumnya yang berjumlah 48 pilihan topik menjadi 258 pilihan topik. Penelitian ini juga berhasil memberi rekomendasi kepada seluruh mahasiswa dan menambahkan jumlah mahasiswa dan dosen yang direkomendasikan., Many IPB students have not been able to finish their studies on time. One of the factors that influence this is the selection of an inappropriate supervisor. To overcome this, a recommendation system was made using the skyline view query concept. However, in the recommendation system, the choice of topics provided is still not extensive, the historical data used is only academic data for master's students, and there are still students who do not get a supervisor recommendation at all because it is not a skyline. To overcome this, in this study improvements were made and expanded the choice of topics provided by adding abstract data and modifying the topic extraction process using n-grams filtered using labeling with POS Tagging. The recommendation model in the previous study was modified by applying the k-skyband concept. This study succeeded in expanding the choice of topics given in the Sampurno (2021) recommendation system, which amounted to 48 topic choices to 258 topic choices. This study also succeeded in providing recommendations to all students and adding the recommended number of students and lecturers. This study also succeeded in increasing the number of lecturers and students recommended.
Keyword: supervisor, skyband, recommender system, skyline, two-way

Judul: Penyakit transmissible gastroenteritas oleh virus corona pada babi
Abstrak: Trasnmissible Gastroenteritis pada babi oleh virus merupakan penyakit infeksius yang ditemukan pertama kali oleh Doyle dan Hutchings tahun 1946 di Indiana USA. Sehubungan dengan tingginya mortalitas akibat pe- nyakit TGE pada anak-anak babi serta kerugian yang beru- pa penurunan berat badan secara drastis pada babi yang dewasa, maka perlu kiranya penyakit ini diperhitungkan bagi suatu usaha peternakan. Walaupun di Indonesia be- lum dilaporkan kejadian penyakit tersebut, tetapi kita perlu waspada terhadap kemungkinan masuknya penyakit bersama dengan babi-babi import yang banyak dijumpai di- peternakan besar di Indonesia. ...
Keyword: