Judul: Perbandingan Probabilistic Fuzzy Decision Tree dan Fuzzy Decision  Tree untuk Model Klasifikasi pada Data Diabetes
Abstrak: Data yang dikumpulkan oleh rumah sakit sangat banyak dan bervariasi, termasuk juga data pasien yang mengidap penyakit diabetes, akan tetapi data tersebut belum banyak dimanfaatkan secara optimal. Untuk itu diperlukan suatu sistem data mining yang bisa memanfaatkan data tersebut menjadi suatu informasi yang berguna. Sebuah penelitian tentang teknik klasifikasi pada data mining telah dilakukan pada data diabetes suatu rumah sakit dengan metode fuzzy decision tree. Penelitian tersebut menghasilkan 30 buah aturan dengan akurasi 90.69%, pada nilai fuzziness control threshold sebesar 98% dan leaf decision threshold sebesar 3%. Aturan klasifikasi yang mengandung kelas target negatif diabetes sebanyak 29 aturan, sedangkan untuk kelas target positif diabetes sebanyak 1 aturan.
Keyword: 

Judul: Penerapan Teknik Klasifikasi Dengan Metode Derajat Keanggotaan Pada Data Diabetes
Abstrak: Hasil survey Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menyatakan jumlah penderita kencing manis (diabetes melitus) di Indonesia sekitar 17 juta orang (8,6% dari jumlah penduduk) atau menduduki urutan terbesar ke-4 setelah India, Cina dan Amerika Serikat. Berdasarkan hal tersebut, perlu kiranya dilakukan penelitian yang mengarah pada pembuatan aplikasi yang dapat mendeteksi timbulnya penyakit diabetes, sehingga terjadinya penyakit ini pada seseorang dapat diprediksi sedini mungkin agar dapat dilakukan tindakan antisipasi. Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk melakukan penelusuran pada data historis untuk mengidentifikasi pola dan memprediksi trend adalah data mining. Data mining merupakan proses ekstraksi informasi atau pola dalam basis data yang berukuran besar. Salah satu teknik dalam data mining yaitu klasifikasi untuk menemukan model (fungsi) yang menjelaskan dan membedakan kelas-kelas data, dengan tujuan agar model yang diperoleh dapat digunakan untuk memprediksikan kelas atau objek yang memiliki label kelas yang tidak diketahui. Konsep fuzzy yang diterapkan dalam klasifikasi dapat lebih baik dalam menangani nilai numerik, karena himpunan fuzzy ”memperhalus” batasan yang tegas. Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah klasfikasi dengan derajat keanggotaan dalam fuzzy. Dari penelitian ini diharapkan dapat menemukan aturan yang dapat memprediksi apakah sesorang dinyatakan positif atau negatif berdasarkan data hasil pemeriksaan laboratorium.
Keyword: 

Judul: Biology Of Columbia Lance Nematode (Hoplolaimus Columbus Sher) On Soybean Excised Root Culture
Abstrak: S. Supramana, S. A. Lewis,.J. D. Mueller, B. A. Fortnum, and R. E. Ballard. 2001. Biology of Columbia lance nematod. ~ (Hoplolaimus columbus Sher) on soybean excised root culture. Nematropica 31 :283-2~)O. Feeding, egg development and oviposition, embryology, and postembtyonic development or Hoplolaimus col'lmbuswere observed on soybean (cultivar Hutcheson) excised root culture in Gam borg's B5 medium (pH 5.7,1.3% agar). Petri plate sterile cultures were placed inverted on a heated microscope stage (30°C) and observations were conducted using a color video camera and a time lapse digital videoca:;sette recorder. Oocytes were obsetved in each gonad 38 hours after feeding commenced and all egg possessing a terminal stalk was laid 96 hours later. Eggs were deposited it, the one-celled stag~ and a total of 217 hours (9 days) was required for a"newly laid egg to develop into a hatching second-stage juvenile at 30°C. Postembryonic development consisted of threejuvenile stages and an adult female with prior feeding occurring before molts and oviposition. The nematode fed ectoparasiticallyon the subepidermal cells and endoparasitically in the cortex and outer vascular tissue and remained at the infection site for 2·9 days. Key words: Columbia lance nematode, embryology, excised root culture, feeding behavior, HOfilo{aimus columbus, life cycle, oviposition, postembryonic development, soybean.
Keyword: