Judul: Model Klasifikasi Huruf Mutu Data Mining Berdasarkan Soal UTS dan UAS di Program Studi S1 Ilmu Komputer FMIPA IPB
Abstrak: Setiap perguruan tinggi melakukan evaluasi dari hasil proses perkuliahan yang telah dilakukan. Nilai yang diperoleh mahasiswa pada suatu mata kuliah selain mencerminkan kondisi performansi akademik mahasiswa juga tidak dapat dipisahkan dari evaluasi proses pelaksanaan perkuliahan. Huruf mutu yang diperoleh mahasiswa secara langsung dapat ditentukan dengan melihat komponen nilai ujian tengah semester (UTS), nilai ujian akhir semester (UAS), praktikum dan proyek / tugas yang diberikan dosen. Berkaitan dengan nilai UTS dan UAS, terdapat beberapa soal ujian yang secara nyata berpengaruh terhadap nilai dan huruf mutu yang diperoleh mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk melihat keterkaitan antara huruf mutu mata kuliah data mining yang diperoleh mahasiswa Program Studi S1 Ilmu Komputer IPB dan soal ujian dengan menggunakan algoritme decision tree C5.0. Penelitian ini menggunakan data nilai UTS dan UAS mahasiswa pada mata kuliah data mining Program Studi S1 Ilmu Komputer IPB. Pada penelitian ini dilakukan sebanyak 3 kali percobaan pada 3 dataset yang berbeda, yaitu data tahun akademik 2015/2016, 2016/2017, 2017/2018. Hasil pemodelan dataset tahun akademik 2015/2016 dengan algoritme C5.0 adalah model decision tree dan rules dengan rata-rata akurasi decision tree sebesar 57%, sedangkan untuk dataset tahun akademik 2016/2017 sebesar 66% serta untuk dataset tahun akademik 2017/2018 sebesar 47%.
Keyword: algoritme C5.0, data mining, decision tree dan rules, huruf mutu

Judul: Model Klasifikasi Nilai Akhir Mata Kuliah Data Mining Berdasarkan Aktivitas Mahasiswa Pada Lms Menggunakan Pohon Keputusan
Abstrak: Setiap perguruan tinggi selalu melakukan evaluasi dari hasil proses perkuliahan yang telah dilakukan. Prediksi nilai pada suatu mata kuliah berperan sebagai early warning terhadap kondisi performansi akademik studi mahasiswa. Hasil prediksi secara keseluruhan dapat digunakan sebagai acuan dalam mengevaluasi proses pendidikan. Untuk melakukan prediksi nilai dapat dilakukan dengan melihat beberapa aspek, salah satunya yaitu aktivitas mahasiswa pada Learning Management System (LMS). Terdapat berbagai macam metode klasifikasi, salah satu metode dalam data mining untuk klasifikasi adalah pohon keputusan dengan algoritme C50. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk model klasifikasi nilai akhir mata kuliah data mining berdasarkan aktivitas pada LMS. Penelitian ini menggunakan data mahasiswa dan data log aktivitas penggunaan LMS mahasiswa Program Studi Ilmu Komputer FMIPA IPB pada mata kuliah data mining tahun ajaran 2015/2016. Pada penelitian ini dilakukan sebanyak 3 kali iterasi. Hasil uji model klasifikasi pada iterasi pertama, didapat akurasi model terbaik menggunakan 10 fold pada percobaan 4 kelas sebesar 64.29%. Pada iterasi kedua sebesar 40.00% dan pada iterasi ketiga dengan melakukan percobaan pada 2 kelas sebesar 85.71%.
Keyword: C50, data mining, learning management system, pohon keputusan

Judul: The Leukocyte Profile of Pregnant Friesian Holstein Cows vaccinated with Escherichia coli K99 polivalen vaccine.
Abstrak: The objective of this experiment was to study the leukocyte profile of pregnant cows vaccinated with E.coli K99 polivalen vaccine. Three pregnant Friesian Holsteins cows were used in this experiment. Before the administration of vaccine, the cows were given a series of immunomodulator injection for three days. The vaccinations were administered three times at 8, 6, and 4 weeks before calving. Blood were drawn through jugular vein, first before the administration of vaccines, then weekly until calving. Based on the observation, it can be concluded that the administration of E.coli K99 polivalen vaccine in pregnant cows not affected the leukocyte profile. Keywords : Escherichia coli vaccine, leukocyte profile, differential leukocyte
Keyword: