Judul: Pembangunan Sistem Data Mining Untuk Diagnosis Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritme Classification Based Association
Abstrak: Basis data rumah sakit umumnya berisi data dalam jumlah besar dengan banyak variasi, tetapi belum dimanfaatkan secara optimal. Diperlukan suatu sistem data mining yang bisa memanfaatkan gunungan data menjadi informasi yang bernilai strategis. Dalam penelitian ini dipelajari bagaimana data bisa digunakan untuk membantu mendiagnosa penyakit, khususnya penyakit diabetes Data-data pasien yang beresiko menderiita penyakit diabetes dikumpulkan ke dalam data warehouse diabetes. Dua tahapan utama yang dilakukan dalam penelitian ini, yaitu proses pembentukan model klasifikasi dan pembuatan program aplikasi untuk mendeteksi penyakit diabetes. Dalam proses pembentukan model klasifikasi ada tiga tahapan yang dilakukan. Tahap pertama adalah menangani data-data yang beragam, tidak lengkap, dan tidak konsisten. Kemudian melakukan proses perubahan data kontinyu menjadi data kategori, dimana setiap variabel dikelompokkan ke dalam sejumlah kategori. Tahap berikutnya adalah membuat rule mining dan klasifikasi. 700 pasien dipilih sebagai data training, 400 pasien dengan diagnosa negatif diabetes dan 300 pasien positif diabetes. Pada pembentukan model klasifikasi dipilih 12 variabel yang digunakan untuk menghasilkan aturan yaitu usia, sex dan hasil-hasil pemeriksaan laboratorium. Didapatkan hasil pemeriksaan glukosa darah 2 jam pasca puasa, glukosa urin 2 jam pasca puasa, serta glukosa darah puasa menjadi penentu utama untuk menentukan apakah pasien positif diabetes atau negatif diabetes. Aturan-aturan yang dihasilkan selanjutnya digunakan dalam program aplikasi untuk mendiagnosa pasien apakah positif diabetes atau negatif diabetes. .
Keyword: 

Judul: Perbandingan Probabilistic Fuzzy Decision Tree dan Fuzzy Decision  Tree untuk Model Klasifikasi pada Data Diabetes
Abstrak: Data yang dikumpulkan oleh rumah sakit sangat banyak dan bervariasi, termasuk juga data pasien yang mengidap penyakit diabetes, akan tetapi data tersebut belum banyak dimanfaatkan secara optimal. Untuk itu diperlukan suatu sistem data mining yang bisa memanfaatkan data tersebut menjadi suatu informasi yang berguna. Sebuah penelitian tentang teknik klasifikasi pada data mining telah dilakukan pada data diabetes suatu rumah sakit dengan metode fuzzy decision tree. Penelitian tersebut menghasilkan 30 buah aturan dengan akurasi 90.69%, pada nilai fuzziness control threshold sebesar 98% dan leaf decision threshold sebesar 3%. Aturan klasifikasi yang mengandung kelas target negatif diabetes sebanyak 29 aturan, sedangkan untuk kelas target positif diabetes sebanyak 1 aturan.
Keyword: 

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: