Judul: Aplikasi Relasi Peluang Bersyarat Fuzzy pada Sistem Informasi Fuzzy
Abstrak: Dalam kehidupan sehari-hari seringkali ditemui suatu fenomena yaitu data mengandung sesuatu yang tidak akurat. Data yang tidak akurat tersebut dapat berupa kata-kata manusia yang bersifat relatif. Pada kasus ini, himpunan fuzzy dapat digunakan untuk merepresentasikan data yang tidak akurat tersebut dengan derajat keakuratan data yang berbeda. Pada tulisan ini diperkenalkan relasi peluang bersyarat fuzzy atau fuzzy conditional probability relations (FCPR) yang digunakan untuk merepresentasikan relasi kemiripan antara dua himpunan fuzzy yang tidak perlu simetris atau transitif. Konsep FCPR yang dibahas difokuskan pada relasi kemiripan yang lemah yang merupakan tipe khusus pada relasi fuzzy biner dengan perumuman relasi kemiripan. Sistem informasi fuzzy yang digunakan adalah tabel data fuzzy sederhana yang merupakan aplikasi dari knowledge discovery and data mining (KDD). Dengan memanfaatkan derajat dari dasar kemiripan (FCPR), aplikasi FCPR yaitu konsep á-objek redundan, ketergantungan atribut, pendekatan data reduksi dan proyeksi, dan pendekatan data query. Perhitungan berdasarkan FCPR berguna untuk menentukan derajat kemiripan dari dua kata yang tidak perlu simetris atau transitif. Konsep á-objek redundan sangat penting untuk mereduksi angka dari aturan keputusan dengan adanya tabel keputusan. Konsep ketergantungan atribut berdasarkan FCPR sangat penting untuk manganalisa ketergantungan dari atribut. Aplikasi pendekatan data reduksi dan proyeksi digunakan untuk menemukan relasi di antara anak himpunan fuzzy dari partisi fuzzy dan menghasilkan fuzzy integrity constraints. Aplikasi pendekatan data query digunakan untuk menghasilkan relasi fuzzy query dengan adanya tabel keputusan.
Keyword: 

Judul: Pembangunan Fuzzy Classifier untuk Data Potensi Desa 2003
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu aplikasi data mining menggunakan fuzzy classifier. Konsep himpunan fuzzy dipilih karena lebih baik dalam menangani data numerik dan dapat ”memperhalus” batasan yang tegas. Aplikasi ini diterapkan pada data potensi desa di Indonesia tahun 2003. Data potensi desa 2003 memiliki 750 atribut dan 65536 record. Untuk kebutuhan penelitian diambil 5 atribut numerik (jumlah keluarga prasejahtera sejahtera 1, jumlah pengangguran, jumlah keluarga pengguna listrik PLN, jumlah bangunan permanen, dan jumlah murid SD yang drop-out) dan 10500 record data (7500 record untuk data training dan 3000 data untuk data tes). Aplikasi yang dibuat dapat dimanfaatkan untuk menentukan nilai dan kelas atribut yang belum diketahui berdasarkan aturan-aturan yang ditemukan. Ada beberapa proses yang harus dilakukan antara lain merubah data ke dalam himpunan fuzzy, membangkitkan aturan fuzzy, memprediksi nilai dan kelas data target, mengevaluasi performa akurasi dan rms, terakhir menyajikan informasi dalam bentuk grafik dan tabel. Setelah dicobakan dari berbagai data training dan data tes yang ada, didapatkan informasi sebagai berikut: Semakin banyak data training yang digunakan, maka jumlah aturan yang terbentuk semakin besar dengan kenaikan terbesar terjadi pada selang 1000 sampai 1500 data training. Semakin banyak antecedent yang ingin dibuat maka jumlah aturan yang terbentuk semakin sedikit. Semakin banyak data training yang digunakan, maka waktu untuk membangkitkan aturan juga semakin besar dengan kenaikannya secara linier. Banyaknya data training yang ada tidak berpengaruh signifikan dengan nilai akurasi dan rmse, yang mempengaruhi adalah nilai bobot dari masing-masing aturan. Persentase akurasi terbesar (80%) didapatkan jika atribut targetnya C3 (jumlah keluarga pengguna listrik PLN) dengan jumlah data training sebanyak 1000 data. Persentase terkecil (13%) didapatkan jika atribut targetnya C5 (Jumlah murid SD yang DO) untuk setiap jumlah data training yang ada. Evaluasi akurasi dan rmse akan mendapatkan hasil yang baik jika atribut yang dijadikan kelas target berasal dari atribut C3 (jumlah keluarga pengguna listrik PLN) atau C4 (jumlah bangunan permanen) dan digunakan sebagai model yang terbaik untuk memprediksi nilai dan kelas suatu data.
Keyword: 

Judul: Growth, Concentration Chlorophyll-a, and Structure of Macroalgae Gracilaria edulis in the Culture Media Containing Copper
Abstrak: The physiological responses (specific growth rate, concentration of chlorophyll-a, morphological and anatomical structure of the vegetative cells) of the marine macroalga Gracilaria edulis at the different concentrations of copper (0.01 as control, 0.04, 0.06 and 0,5 ppm) delivered continuously for 28 days under controlled laboratory conditions were investigated. Result showed that the degree of copper toxicity depends on both factor the concentration and exposure time. Copper concentration and day of exposure decreased significantly the specific growth rate (SGR) of the Gracilaria edulis but only 0,5 ppm Cu decreased the chlorophyll-a content when compared to control. Of the various physiological end points measured, growth proved to be the most sensitive response than chlorophyll-a with reductions in specific growth rate (SGR). The reason for this could be related to a greater sensitivity of the enzymes involved in growth than those related to chlorophyll-a or a greater energy needs to maintain cellular integrity and metabolic processes under sublethal Cu stress. In all cases, the main effect on vegetative cells were structure changes in cortex and subcortex cells, compared to control, macroalgae exposed to copper showed depigmentation and blending in the lateral branches, heavy staining of the cell wall and severe damage of cell membrane, while the mucilage and the cell walls was densely fibrillar, thick and heavily stained, the cortex cell was clearly vacuolated, the presence of endophytic on the cell wall and endophytic spores in the mucilage. The presence vacuoles should be related to a metal immobilization mechanism, minimizing the Cu toxicity for cells. The epiphytic bacteria can act as a biofilter diminishing the availability of Cu for macroalgae accumulation.
Keyword: