Judul: Pembangkit Aturan pada Fuzzy Inference System menggunakan Fuzzy Decision Tree untuk Memprediksi Keberhasilan Studi Mahasiswa (Studi Kasus : Institut Bisnis dan Informatika Kwik Kian Gie)
Abstrak: Kualitas lulusan dari sebuah perguruan tinggi selain dapat dilihat dari rata-rata lama lulusannya mendapatkan pekerjaan juga dapat dilihat dari rata-rata lama studi dari mahasiswanya. Jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu merupakan salah satu aspek penting dalam penilaian akreditasi dari suatu perguruan tinggi. Namun permasalahan yang muncul adalah masih banyak mahasiswa yang lulus melampaui target waktu lulus yakni 4 tahun. Oleh sebab itu, model prediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa dapat berperan sebagai early warning terhadap manajemen perguruan tinggi untuk mempersiapkan strategi yang berkaitan dengan kebijakan preventif terkait pencegahan kasus Drop Out. Tujuan pada penelitian ini adalah membangun model dengan menggunakan metode fuzzy decision tree yaitu algoritme Fuzzy ID3 dalam membentuk aturan klasifikasi yang kemudian digunakan untuk memprediksi keberhasilan studi mahasiswa dengan menggunakan Fuzzy Inference System Mamdani. Pada penelitian ini juga melakukan pengukuran tingkat akurasi dalam memprediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa dari hasil model yang terbentuk. Selain itu, pada penelitian ini juga melakukan perbandingan performansi antara algoritme Fuzzy ID3 dan algoritme ID3 dalam membentuk aturan klasifikasi yang digunakan untuk memprediksi keberhasilan studi mahasiswa. Hal ini bertujuan untuk mengetahui apakah dengan menggunakan pendekatan fuzzy dalam membentuk model pohon keputusan akan lebih baik jika dibandingkan dengan metode decision tree yang tidak menggunakan pendekatan fuzzy, dalam penelitian ini adalah algoritme ID3. Pada penelitian ini, model klasifikasi kelulusan tepat waktu mahasiswa dibangun berdasarkan 5 faktor yakni IPK Semester 1, IPK Semester 2, Kedisiplinan, Prilaku, dan Rapor. Hasil dari penelitian ini menghasilkan model klasifikasi kelulusan tepat waktu mahasiswa dengan jumlah aturan klasifikasi sebanyak 28 aturan pada saat nilai fuzziness control threshold (θr) sebesar 98% dan leaf decision threshold (θn) sebesar 3% dengan tingkat akurasi sebesar 95.85%. Jika semakin tinggi nilai θr dan semakin rendah nilai θn maka tingkat akurasi akan semakin tinggi. Berdasarkan dari aturan klasifikasi yang terbentuk, faktor yang paling menentukan mahasiswa akan lulus tepat waktu adalah IPK Semester 2. Model yang dihasilkan dengan menggunakan fuzzy decision tree yakni algoritme Fuzzy ID3 memiliki tingkat akurasi sebesar 95.85%, algoritma ini lebih baik dibandingkan dengan algoritme decision tree yakni ID3 dengan tingkat akurasi sebesar 93.42%, dalam hal memprediksi keberhasilan studi mahasiswa.
Keyword: Akurasi, Decision Tree, Fuzzy Decision Tree, Fuzzy Inference System

Judul: Penerapan Metode Rotation Forest dalam Memprediksi Status Kelulusan Mahasiswa FMIPA IPB University
Abstrak: Salah satu indikator mutu pendidikan adalah lamanya waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan studi. Data yang diperoleh dari Dit-AP IPB University menyebutkan masih banyak mahasiswa FMIPA yang belum berhasil menyelesaikan studinya tepat waktu. Hal ini menjadi evaluasi bagi IPB University khususnya mahasiswa FMIPA IPB agar lebih peduli terhadap kelulusan mahasiswanya. Penelitian ini dilakukan untuk memodelkan klasifikasi data mahasiswa FMIPA IPB University tahun 2018, dengan peubah respon yaitu lulus tepat waktu dan lulus tidak tepat waktu dengan profil dan latar belakang mahasiswa sebagai peubah penjelas. Metode klasifikasi yang digunakan adalah rotation forest. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat bagaimana tingkat akurasi dalam memprediksi serta mengetahui peubah penting yang mempengaruhi status kelulusan mahasiswa. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa rotation forest mampu memprediksi status kelulusan mahasiswa FMIPA IPB University dengan kinerja yang cukup baik. Metode ini memperoleh nilai akurasi sebesar 69,89% sebelum Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) sedangkan setelah SMOTE memperoleh nilai akurasi sebesar 76,34%. Peubah terpenting dalam model sebelum penerapan SMOTE adalah Jalur Masuk (X4), Jenis Kelamin (X1), dan IPK (X2), sedangkan setelah penerapan SMOTE adalah Jalur Masuk (X4), IPK (X2), dan UKT (X6)., One indicator of the quality of education is the length of time required to complete studies. Data obtained from Dit-AP IPB University states that there are still many FMIPA students who have not succeeded in completing their studies on time. This is an evaluation for IPB University, especially FMIPA IPB students, to be more concerned about their students' graduation. This research was conducted to model the classification of FMIPA IPB University student data in 2018, with the response variables being on-time graduation and delayed graduation with student profiles and backgrounds as explanatory variables. The classification method used is rotation forest. This study aims to assess the accuracy of prediction and to identify the variable importance that affects students' graduation status. The results show that Rotation Forest can predict the graduation status of FMIPA IPB University students with fairly good performance. This method achieved an accuracy of 69.89% before applying the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) and 76.34% after applying SMOTE. The variable importance in the model before the implementation of SMOTE are Driveway (X4), Gender (X1), and GPA (X2), while after SMOTE implementation are Driveway (X4), GPA (X2), and Tuition Fee (X6).
Keyword: graduation status, prediction, rotation forest, variable importance

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: