Judul: Health Analytics for Stroke Disease
Abstrak: Salah satu tantangan dalam penyakit stroke adalah kurangnya alat analisis yang berguna untuk mengidentifikasi data stroke yang berisi hubungan tersembunyi dan tren dari sejumlah besar data. Cara untuk mengatasi masalah ini, kami menggunakan Intuitionistic Fuzzy berdasarkan Pohon Keputusan dengan Intuitionistic Fuzzy Entropy untuk menentukan sejumlah variabel yang memiliki pengaruh besar pada diagnosis berbagai jenis stroke. Selanjutnya, Jaringan Saraf Tiruan untuk memprediksi jumlah stroke berdasarkan hasil diagnosis. Kelebihan dari Intuitionistic Fuzzy bedasarkan Pohon Keputusan adalah kemampuan dalam memberikan banyak informasi kepada para pemangku kepentingan mengenai kebenaran aturan yang ditetapkan dan menggunakan istilah linguistik untuk mengakomodasi ketidakjelasan, ambiguitas, dan keraguan dalam persepsi manusia. Pendekatan ini dilakukan dengan mengonversi data menjadi Fuzzy Intuisionistik. Ini menghasilkan mendapatkan fungsi keanggotaan, fungsi non-keanggotaan, dan tingkat raguraguan. Selanjutnya, hasil Fuzzy Intuisionistik dihitung menggunakan Hamming Distance sebelum diproses dengan Intuitionistic Fuzzy Entropy. Jarak Hamming diterapkan untuk menghitung perbedaan antara nilai-nilai pada variabel yang sama. Hasil Intuitionistic Fuzzy Entropy digunakan untuk menentukan akar dan cabang dalam pembentukan model pohon keputusan berdasarkan perolehan informasi dari variabel dalam data. Salah satu keuntungan dari pohon keputusan adalah bahwa kita dapat mengetahui variabel yang memiliki pengaruh pada penyakit stroke berdasarkan pada perolehan informasi yang telah dihitung. Dalam penelitian ini, hasil menunjukkan bahwa pendekatan berhasil dapat menentukan 20 variabel yang mempengaruhi stroke. Selanjutnya, variabel-variabel tersebut dihitung menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk memprediksi tingkat keparahan penyakit stroke. Variabel-variabel ini digunakan untuk mengklasifikasikan jenis-jenis stroke. Selanjutnya, hasil menunjukkan bahwa pendekatan telah menghasilkan 90.59% dalam mengklasifikasi penyakit stroke, kemudian analisis prediktif menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan menghasilkan akurasi 95.15%.
Keyword: analitika kesehatan, data mining, Intuitionistic Fuzzy berbasis Pohon Keputusan, jaringan saraf tiruan, penyakit stroke

Judul: Kajian Metode Ensemble  dengan Pendekatan Riam (Cascade) pada Kelas Tak Seimbang untuk Pendeteksian Faktor Risiko Stroke
Abstrak: Prevalensi penyakit stroke di Indonesia terus mengalami peningkatan. Salah satu survei di Indonesia yang memuat informasi mengenai kondisi kesehatan masyarakat Indonesia adalah Indonesian Family Life Survey (IFLS). Data responden dengan penyakit stroke pada IFLS5 menunjukan data yang tidak seimbang, dengan imbalance ratio sebesar 99:1. Tingkat ketidakseimbangan ini termasuk ekstrem maka penelitian ini bertujuan mengatasi masalah tersebut dengan metode SMOTE, SMOTE-Tomek Link, dan SMOTE-ENN, kemudian dataset yang sudah seimbang diklasifikasi menggunakan kombinasi metode ensemble dengan pendekatan metode riam, serta mengidentifikasi peubah penting untuk meningkatkan pendeteksian risiko stroke. Hasil penelitian menunjukkan setelah data latih diseimbangkan responden stroke masih sulit diklasifikasikan, hal tersebut dapat terjadi karena jumlah data sebelum dan sesudah penyeimbangan cukup banyak sehingga membuat plot kelas mayor dan minor saling tumpang tindih. Sehingga solusi untuk menangani hal ini yaitu dilakukan penanganan ketidakseimbangan pada data latih menggunakan SMOTE dengan berbagai persentase yang berbeda yaitu 100%, 75%, 50%, 25%, dan 5%. Persentase terbaik ketika metode ensemble diterapkan pada 5% dari data latih yang diseimbangkan dengan metode SMOTE-ENN. Sehingga model yang dibangun hanya mengambil 5% dari data latih untuk mengklasifikasi responden stroke dan tidak stroke pada data uji. Hasil kinerja metode ensemble dengan metode riam meningkatkan nilai sensitivitas dan balanced accuracy. Hal ini berarti metode riam cukup efektif dalam mengklasifikasikan responden yang stroke. Random forest dan regresi logistik merupakan kombinasi model yang menghasilkan performa terbaik, dengan pohon klasifikasi sebagai model akhir. Peubah penting yang diperoleh dari kombinasi ini adalah penambahan peluang dari regresi logistik, random forest, riwayat penyakit hipertensi, usia, dan aktivitas fisik.
Keyword: Ensemble, IFLS, Kelas tak seimbang, Riam, Stroke

Judul: Biology and ecology of the buffalo fly, haematobia exigua de meijere (diptera:muscidae)
Abstrak: The life history of the buffalo fly was observed at room temperature of 27°-29.5°C and at a relative humidity of 48-68 percent. The eggs hatched after 17-22 hours, with an average of 18 hours. First instar larvae measured 1.25 + 0.16 mm long and 0.27 + 0.037 mm wide. reach the second larval stage. It took 6-12 hours to the second instar larvae measured 2.676 +0.187 mm long and 0.353 +0.028 mm wide. The second instar took about 12-24 hours to reach the third larval stage. The third instar measured 6.833 + 0.189 mm long and 0.919 + 0.051 mm wide. It took about 2-3 days for the third instar to become pupae. Duration of the pupal stage was about 5-7 days before the adults emerged. Under laboratory condition, the buffalo fly completed its life cycle in 9.5 to 10.5 days, whereas under field condition it took 9-14 days with an average of 10.5 days. The growth ratio which was based on the measurements of the cephalo-pharyngeal skeleton of each instar was 1.797. The preoviposition period was 8-12 days and mating usually occurred on the 6th or 7th day. The longevity of the male was 29 days, whereas it was 32 days in the female. The range of egg production under laboratory condition was between 20-139 per female fly. The belly and hind legs of the carabao were the most preferred habitat either during cloudy and cool dry or shiny and warm day. When the weather was clear and the carabao was in the shade, the flies tended to be more distributed particularly on the shoulder, dewlap, back and horns. The carabaos had relatively fewer Musca sp. and Stomoxys calcitrans than cattle; never the less carabaos had a higher infestation of buffalo fly than cattle. Oviposition occured either during the day or night but the buffalo flies were more active during the night than in the day time. The effect of various lengths of exposure time of manure in relation to the oviposition was profound. observed, the maximum number of the buffalo flies was occurred when the dung was exposed for 30 minutes. With increasing time of exposure the number and variety of insects also increase. It was evident that Sepsidae and psychodidae were the most dominant insects emerging from the dung. The number of buffalo flies also increased with increasing
Keyword: