Judul: Penentuan Derajat Kerawanan Kebakaran Hutan Menggunakan Algoritme C4.5 dan M5P (Studi Kasus : Data Kebakaran Hutan Sumatera Selatan 2004)
Abstrak: South Sumatera is one of Indonesia's region which has higher forest fire degree than other regions. Many factors indeed caused forest fire became wider for this region such as transmigration, illegal logging, etc. For that reason, the government created SSFFMP (South Sumatera Forest Fire Management Project) that used as FTA (Fire Threat Analysis). In SSFFMP's system, there is a fonnula to predict the forest fire degree using simple weight for three attributes such as landcover, peat and elevation. Therefore. the research tried to analyze the influence of other spatial attributes such as mainroad distance, river distance, and residence distance that was applied in the prior formula. The technique which is used for this research is classification using C4.5 and M5P algorithm by calculating distance for other spatial attributes such as mainroad distance, river distance,and residence distance. From this analysis, it would give new set of rules or fonnulas to predict the forest fire degree by using C4.5 algorithm classification and M5P algorithm classification. The result of this research showed that elevation, kind of Landcover, mainroad distance and residence distance are the main factors that used to predict the forest fire degree of a hotspot in South Sumatera. The result also showed that classification methode with C4.5 algorithm and M5P algorithm give the result more inaccurate than the fonnula from SSFFMP in order to predict the forest fire degree in South Sumatera. Thus, classification methode with C4.S algorithm and MSP algorithm could not implemented practically in real condition whereas the SSFFMP formula could give better result with higher accuracy.
Keyword: 

Judul: Klasifikasi Kemunculan Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Dan Kalimantan Dengan Menggunakan Algoritme Pohon Keputusan C5.0
Abstrak: Prediksi kejadian kebakaran hutan dilakukan menggunakan titik panas sebagai indikator kebakaran hutan. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi kemunculan titik panas di lahan gambut di Sumatera dan Kalimantan. Algoritme yang digunakan dalam klasifikasi adalah C5.0 dengan model klasifikasi tree dan rule-based. Penerapan algoritme C5.0 pada dataset kebakaran hutan menghasilkan nilai akurasi terbesar pada dataset Sumatera tahun 2001 dan Kalimantan tahun 2001. Model pohon keputusan pada dataset Sumatera 2001 memiliki akurasi 88.98% dan model berbasis aturan memiliki akurasi 89.83%. Dari model pohon keputusan diperoleh 8 aturan klasifikasi sedangkan model berbasis aturan terdiri atas 7 aturan klasifikasi. Dari dataset Kalimantan 2001 dihasilkan model pohon keputusan dengan akurasi 71.91% dan model berbasis aturan dengan akurasi 71.91%. Dari model pohon keputusan diperoleh 2 aturan klasifikasi dan model berbasis aturan terdiri dari 2 aturan klasifikasi. Model dengan akurasi tertinggi diterapkan pada dataset baru 2015. Akurasi yang dihasilkan pada data baru Kalimantan tahun 2015 sebesar 42.22% dan Sumatera tahun 2015 sebesar 50.99%.
Keyword: C5.0, kebakaran hutan, klasifikasi, pohon keputusan, titik panas

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: