Judul: Clustering Dokumen Tumbuhan Obat Menggunakan Concept Indexing
Abstrak: Penelitian ini mengusulkan algoritme concept indexing untuk identifikasi famili tumbuhan obat berdasarkan teks. Proses identifikasi famili dilakukan dengan dokumen tumbuhan obat. Pada dokumen tumbuhan obat dapat ditemukan berbagai karakteristik dari tumbuhan obat. Karakteristik-karakteristik pada dokumen tumbuhan obat dapat dimanfaatkan untuk menentukan famili dari tumbuhan obat. Metode penelitian ini terdiri atas enam tahapan yaitu pengumpulan data, praproses, ekstraksi ciri, clustering dokumen, identifikasi famili dan evaluasi. Pengumpulan data merupakan tahapan mengumpulkan dan melakukan digitasi dokumen. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan dokumen dalam format xml. Tahapan praproses melibatkan lowercasing, tokenisasi dan penghilangan kata hubung. Praproses bertujuan untuk melakukan pemotongan kata dan juga menghilangkan karakter-karakter tertentu seperti tanda baca dan juga kata hubung . Ekstraksi ciri bertujuan untuk menemukan kata-kata penting yang merepresentasikan karakteristik dari famili tumbuhan obat. Dokumen diubah kedalam bentuk vektor berdasarkan frekuesi kemunculan kata di dalam sebuah dokumen. Concept indexing melakukan pengelompokkan terhadap dokumen-dokumen yang memiliki kemiripan dan menggunakan centroid dari cluster sebagai sumbu pada dimensi yang lebih kecil. Clustering dokumen dilakukan dengan algoritma fuzzy C-means. Fuzzy C-means mengizinkan sebuah dokumen masuk kedalam beberapa kelompok bedasarkan derajat keanggotaan ke masing-masing kelompok. Hasil percobaan menunjukkan bahwa akurasi sistem mencapai 80.6%. Algoritme yang diusulkan pada penelitian ini dapat digunakan untuk membantu ahli botani dalam menentukan famili tumbuhan berdasarkan dokumen teks.
Keyword: clustering, concept indexing, medicinal plant family

Judul: Klasifikasi Dokumen Tumbuhan Obat menggunakan Algoritma KNN Fuzzy
Abstrak: Many documents about the medicinal plants are not fully utilized because of difficulty finding information. Computational techniques in the form of search engine may be one solution to solve the issue. This research proposed a new system for document classification and information retrieval system of medical plants. Chi-Square is used to extract term that represents a specific category. This terms are called features. KNN Fuzzy algorithm is used to classify documents of medical plants. Document classification done for two categories, there are family and disease. The experiment result show that number of features produced in significant level of 0.01 is greater than number of features produced in significant level of 0.001. This makes the level of accuracy produced in significant level of 0.01 is higher than significant level of 0.001. KNN Fuzzy algorithm is effective for document that has uniform characteristic and document that has uneven distribution. According to experiment result, level of accuracy achieved in family model is 94.87% and level of accuracy achieved in disease model is 100%. Average precision of information retrieval for single query is 0.96 and for double query is 0.89.
Keyword: 

Judul: Approximation of the Median of Poisson Distribution Using the Relation of Poisson-Gamma Distribution
Abstrak: A major drawback of median is that median cannot usually be defined in closed form, even in the cases where their distribution functions are known. This study gives an approximation of the closed form for the median of the Poisson distribution by using the relation of Poisson-Gamma distribution. The approximation uses elementary techniques based on the monotonicity of certain sequences involving tail probabilities of the Poisson distribution and the Central Limit Theorem. Furthermore, a closed form expression for the mean absolute deviation 􀜧|􀜰􀰒 􀵆 􀜯􀝁􀝀􁈺􀜰􀰒􁈻| is also studied. The median is relevant because of the fact that it minimizes the mean absolute deviation of a Poisson random variable (􀜰􀰒􁈻 by considering median as central tendency.
Keyword: