Judul: Pengembangan aplikasi data mining menggunakan fuzzy association rules
Abstrak: Banyaknya kegiatan yang dilakukan secara terkomputerisasi menyebabkan penyimpanan data menjadi semakin mudah. Namun data yang dibiarkan menumpuk tanpa dianalisis lebih dalam mengakibatkan data tersebut tidak mempunyai nilai guna lebih di masa mendatang. Persoalan tersebut merupakan salah satu persoalan yang dapat diatasi oleh data mining. Data mining merupakan proses ekstraksi informasi atau pola dalam basis data yang berukuran besar. Salah satu teknik dalam data mining yaitu association rule mining berguna untuk menyingkap keterkaitan antara suatu item data dengan item data lainnya yang digambarkan dengan aturan-aturan asosiasi. Konsep fuzzy yang diterapkan dalam association rule mining dapat lebih baik dalam menangani nilai numerik, karena himpunan fuzzy ”memperhalus” batasan yang tegas. Terlebih lagi dengan konsep fuzzy, aturan asosiasi yang ditemukan dapat lebih dipahami oleh manusia. Pada penelitian ini dikembangkan suatu aplikasi data mining yang dapat menemukan aturan-aturan asosiasi pada data Potensi Desa (PODES) 2003 di pulau Jawa. Proses data mining dalam aplikasi yang dikembangkan pada penelitian ini menggunakan algoritma Fuzzy Quantitative Association Rules Mining yang secara garis besar dibagi menjadi tiga bagian, yaitu transformasi dari basis data awal ke dalam bentuk himpunan fuzzy menggunakan algoritma Fuzzy C-Means (FCM), pembentukan frequent itemset, dan pembentukan aturan asosiasi. Setelah dicobakan berbagai kombinasi nilai minimum fuzzy support (minsup) dan minimum fuzzy confidence (minconf) didapatkan bahwa sebagian besar aturan asosiasi memiliki nilai fuzzy confidence yang tinggi karena nilai fuzzy support gabungan antecedent dengan consequent-nya juga tinggi. Parameter yang paling mempengaruhi jumlah aturan asosiasi yang dihasilkan adalah nilai minsup. Dengan menggunakan kombinasi yang tertinggi dari seluruh kombinasi yang dicobakan dalam menemukan aturan asosiasi, yaitu nilai minsup sebesar 90% dan minconf 90%, dihasilkan 16 aturan asosiasi. Setelah dievaluasi menggunakan nilai lift 1.04 didapatkan 2 aturan asosiasi mengenai keterkaitan antara jumlah keluarga pengguna listrik PLN dan jumlah bangunan permanen. Di lain pihak, jika dievaluasi menggunakan nilai mincorr 0.8, didapatkan 5 aturan asosiasi mengenai keterkaitan antara jumlah pengangguran, jumlah murid SD yang DO, jumlah keluarga pengguna listrik PLN, dan jumlah bangunan permanen.
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: Ornithonyssus Bursa (Berlese, 1888) Famili Macronyssidae yang Menyerang Unggas Dan Penaggulangannnya
Abstrak: Ornithonyssus bursa adalah tungau penghisap darah pada unggas di daerah tropis dan subtropis. Tungau ini relatif kecil, dengan panjang tubuh antara 700-1000 mikron dan lebarnya 250-490 mikron. Tubuhnya bulat berwarna coklat kekuningan sebelum menghisap darh dan berwarna merah setelah menghisap darah dari induk semangnya.
Keyword: