Judul: Aturan Asosiasi Multidimensi pada Data Nilai Mahasiswa Alih Jenis Ilmu Komputer IPB Menggunakan Algoritme Apriori dan Eclat
Abstrak: Indeks prestasi kumulatif (IPK) seorang mahasiswa merupakan hasil studi dari mahasiswa selama menempuh pendidikan. IPK akan menentukan kelulusan seorang mahasiswa dari suatu universitas. Pada Program Alih Jenis S1 Ilmu Komputer Institut Pertanian Bogor, nilai yang diperoleh setiap mahasiswa bervariasi, dari skala E (gagal), D (kurang), C (cukup), B (baik), dan A (amat baik). Nilai tersebut menarik untuk diamati mengingat mahasiswa Program Alih Jenis S1 Ilmu Komputer memiliki profil yang berbeda-beda. Penelitian ini bertujuan untuk mencari kaitan antara asal D3, IPK D3, dan nilai-nilai yang diperoleh selama perkuliahan. Untuk mengetahui pola keterkaitan antara ketiga variabel tersebut, dilakukan multidimensional association rule mining menggunakan algoritme apriori dan algoritme equivalence class transformation (Eclat). Berdasarkan aturan yang dihasilkan dari kedua algoritme tersebut, pada nilai minimum support 40% dan minimum confidence 80% dapat disimpulkan bahwa mahasiswa yang berasal dari Program Diploma IPB, pada umumnya memiliki nilai C untuk mata kuliah yang diambil dalam Program Alih Jenis S1 Ilmu Komputer, memiliki IPK D3 yang sangat memuaskan, dan berjenis kelamin laki-laki.
Keyword: Apriori, Association rule mining, Eclat, Perbandingan aturan asosiasi algoritme, Pembentukan, Visualisasi aturan asosiasi

Judul: Analisis asosiasi pilihan mayor dengan kompetensi akademik siswa SLTA menggunakan market basket analysis: studi kasus mahasiswa USMI Institut Pertanian Bogor
Abstrak: Dalam seleksi penentuan mahasiswa baru IPB menerapkan program USMI yaitu penerimaan jalur masuk mahasiswa dengan sistem seleksi calon mahasiswa IPB yang tidak menggunakan ujian tertulis, dasar penentuan mahasiswa jalur USMI dinilai berdasarkan prestasi belajar selama 5 semester di SLTA. Jalur USMI biasanya diterima dari siswa SLTA jalur IPA melalui tahap penilaian kompetensi akademik atas peringkat dan nilai yang diperoleh siswa dalam 4 (empat) mata ajaran yaitu Biologi, Fisika, Kimia dan Matematika dan prestasi dalam bidang kokulikuler dan ekstrakulikuler. Banyaknya data dari pelamar USMI dari tahun ke tahun hanya digunakan pada saat seleksi selanjutnya data-data tersebut sebagai arsip, dan bahan laporan sehingga terjadi penumpukan. Data-data tersebut seharusnya dapat digunakan sebagai sumberdaya informasi. Untuk itu diperlukannya suatu cara untuk mempercepat dan mengekstraksi data-data tersebut agar dapat memberikan informasi. Data mining adalah salah satu cara untuk mengekstraks data, salah satu metode yang ada dalam data mining adalah metode Market Basket Analysis. Metode Market Basket Analysis ini menggunakan algoritma apriori yang merupakan jenis association rule pada data mining. Tugas dari association rule adalah menganalisis kebiasaan yang berulang dan mencari kombinasi dan frekuensi. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah: 1) dapat menerapkan sistem informasi manajemen melalui metode data mining dengan mengetahui aplikasi Market basket analysis, 2) Mengidentifikasi pola-pola dari kaidah asosiasi (association rules) yang berkaitan dengan data faktor-faktor yang mempengaruhi (asal mahasiswa, nilai USMI, Jenis Kelamin, pilihan mayor dan nilai IPK) untuk diketahui nilai-nilai support dan confidence, dan 3) Dapat mengamati kebiasaan dan asosiasi faktor-faktor penentu dari pemilihan mahasiswa USMI yang terhadap nilai IPK, sehingga didapat pola yang dapat membantu untuk keputusan dan rencana strategis. Penelitian dilakukan di Institut Pertanian Bogor. Data yang di analisis meliputi data kompetensi akademik dan data diri mahasiswa baru, serta data prestasi akademik mahasiswa tersebut yang diperoleh dari Panitia Penerimaan Mahasiswa Baru dan Direktorat Administrasi Pendidikan. Dari teknik data mining dilakukan pembersihan data, integrasi data, transformasi data, mining data serta presentasi hasil. Hasil Market Basket Analysis, didapatkan 745 rules yang memenuhi aturan yang ditentukan. Implikasi Manajerial yang didapat adalah dapat dilihatnya pola-pola yang dibentuk dari analisis yang dilakukan dapat melihat faktor dan kompetensi akademik siswa SLTA yang masuk dan memilih mayor tertentu, sehingga didapatkan peserta didik yang optimal dan menghasilkan lulusan yang baik dan bermutu. Dengan menggunakan teknik serupa dapat mempermudah bagi pimpinan IPB untuk menganalisis data-data lainnya yang bisa digunakan sebagai informasi sehingga dapat dipergunakan secara efektif dan efisien sebagai data dalam pengambilan keputusan strategis.
Keyword: Market Basket, Data Mining, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

Judul: Leucocytozoonosis Pada Ayam Ras di Sumatera Utara
Abstrak: Di Propinsi Sumatra Utara penyakit leucocytozoonosis pada ayam ras yang disebabkan oleh Leucocytozoon caulleryi dilaporkan oleh Balai Penyidikan Penyakit Hewan wilayah I Medan untuk pertama kali pada bulan Oktober 1982. Penyakit ini mula-mula ditemukan pada ayam broiler berumur 2-3 bulan di Kampung Purwodadi, Kecamatan Medan Sunggal, Kabupaten Deli Serdang. Pada penyidikan terhadap penyakit leucocytozoonosis ini dibeberapa peternakan ayam ras di Kabupaten Deli Serdan Kotamadya Medan ternyata bahwa penyakit ini menimbulkan mortalitas sebesar 20% dan morbiditas 50-100%. Cara mendiagnose yang dipergunakan masih perlu ditingkatkan untuk memperoleh angka mortalitas dan morbiditas yang lebih cermat. Pemakaian gel precipitation test dianjurkan. Penyakit ini diketahui menyerang ayam ras yang dipelihara pada daerah persawahan, daerah yang penuh dengan semak belukar dan keadaan tanah yang lembab dan basah serta banyak air yang tergenang. Ayam yang terserang berumur 2-3 bulan. Diduga penyakit ini ditularkan melalui agas (Culicoides).
Keyword: