Judul: Identifikasi Kelayakan Peserta Tender Pada Petronas Carigali Indonesia Menggunakan Algoritma VFI5 (Studi kasus : Tender Pengadaan Jaringan Internet)
Abstrak: Bagi perusahaan multinasional sebesar Petronas Carigali Indonesia, pengadaan barang dan jasa harus melalui tahapan tender. Tender yang diadakan Petronas Carigali Indonesia selalu diikut i banyak peserta, baik perusahaan kecil maupun besar. Salah satu tender yang diadakan Petronas Carigali Indonesia adalah tender pengadaan jaringan internet. Untuk memilih peserta yang dapat mengikuti tahap penentuan pemenang tender, panitia terlebih dahulu menilai berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Tahapan penilaian tersebut sangat menyita waktu juga mem erlukan biaya yang besar. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan sebuah aplikasi yang dapat membantu tugas panitia tender dan menekan biaya yang dikeluarkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi peserta yang layak mengikuti tahap penentuan pemenang tender menggunakan Algoritma voting fitur intervals (VFI5). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data tender pengadaan jaringan internet gedung kantor pusat Petronas Carigali Indonesia pada tahun 2006. Data tender tersebut terdiri dari gambaran hipotesis 40 perusahaan peserta tendery ang berbeda, terdiri dari 2 kelas yaitu kelas diterima dan kelas ditolak. Setiap perusahaan menggambarkan 16 kumpulan fitur yang berbeda. Kumpulan data perusahaan peserta yang diterima dan ditolak berjumlah 40 instance, terdiri dari 21 instance yang digolongkan pada perusahaan peserta yang diterima dan 19 instance yang digolongkan pada perusahaan peserta yang ditolak. Pada pen elitian ini, digunakan k-fold cross validation sebagai generalisasi galat dengan nilai k sama dengan empat. Pada iterasi pertama penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 100%, iterasi kedua menghasilkan akurasi sebesar 70%, iterasi ketiga menghasilkan akurasi sebesar 70%, dan iterasi keempat menghas ilkan akurasi sebesar 80%. Akurasi tertinggi pada penelitian ini adalah sebesar 100%, rata-rata akurasi yang dihasilkan dari penelitian ini adalah sebesar 80% dengan standar deviasi sebesar 14.1% .
Keyword: 

Judul: Prediksi Indeks Prestasi Mahasiswa Menggunakan Algoritma VFI5 (Studi Kasus Mahasiswa Program Mayor Minor Departemen Ilmu Komputer IPB)
Abstrak: Feature Voting Intervals 5 describes a concept by performing classification on each feature separately. VFI5 is a non-incremental algorithm in which all training instances are processed simultaneously. Two steps of VFI5 algotirhms are training and predicting steps. Training is used to explain the character and relationships between features, and predicting is used to test the pattern resulted from training step to get accuration value. This study applied VFI5 algorithm to predict GPA value of the following academic year based on feature which is value of current academic course. First step training was conducted to explain the distribution class of student’s GPA and the ability of college students, while the second step predicting can reveal opportunities to learn and know the GPA value that can be obtained by students in the following academic year. The set of data had been used for this research, the first is first year student data that predicted to second year student GPA from generation 2005/2006, second is second year student data that predicted to third year student GPA from generation 2005/2006, and the last is first year student data that predicted to second year data GPA from generation 2006/2007. In the training step, features on the first data which value equals to a given class are Ekonomi Umum and Pengantar Matematika, features on the second data which value equals to a given class are comonly all features, and the last data which value equals to a given class are Ekonomi Umum, Agama, Bahasa Indonesia, PIP, Pengantar Matematika and Pengantar Kewirausahaan. In predicting step, process had been done with and without GPA feature. As the result, we got accuration value in the first data with GPA feature is 45.68 %, and without GPA feature is 46.91 %. In the second data with GPA feature got value 49.56 % and without GPA feature got value 50.80 %. In the last data with GPA feature got value 60.28 % and without GPA feature got value 51.80 %. The result showed that there was a declining accuration as compared to the previous studies due to differences in the testing data and type of prediction.
Keyword: 

Judul: The Control and Eradication of Brucellosis in Cattle from the Standpoint of Human Health
Abstrak: Brucella abotus occurs boyh in man and cattle. The oragnism may trhrive wherever cattle re raised by man for breeding purpose. As such, spread to humans can easily be lessened if the diases is properly cotrolled an/or eradicated in cattle.
Keyword: