Judul: Aplikasi Relasi Peluang Bersyarat Fuzzy pada Sistem Informasi Fuzzy
Abstrak: Dalam kehidupan sehari-hari seringkali ditemui suatu fenomena yaitu data mengandung sesuatu yang tidak akurat. Data yang tidak akurat tersebut dapat berupa kata-kata manusia yang bersifat relatif. Pada kasus ini, himpunan fuzzy dapat digunakan untuk merepresentasikan data yang tidak akurat tersebut dengan derajat keakuratan data yang berbeda. Pada tulisan ini diperkenalkan relasi peluang bersyarat fuzzy atau fuzzy conditional probability relations (FCPR) yang digunakan untuk merepresentasikan relasi kemiripan antara dua himpunan fuzzy yang tidak perlu simetris atau transitif. Konsep FCPR yang dibahas difokuskan pada relasi kemiripan yang lemah yang merupakan tipe khusus pada relasi fuzzy biner dengan perumuman relasi kemiripan. Sistem informasi fuzzy yang digunakan adalah tabel data fuzzy sederhana yang merupakan aplikasi dari knowledge discovery and data mining (KDD). Dengan memanfaatkan derajat dari dasar kemiripan (FCPR), aplikasi FCPR yaitu konsep á-objek redundan, ketergantungan atribut, pendekatan data reduksi dan proyeksi, dan pendekatan data query. Perhitungan berdasarkan FCPR berguna untuk menentukan derajat kemiripan dari dua kata yang tidak perlu simetris atau transitif. Konsep á-objek redundan sangat penting untuk mereduksi angka dari aturan keputusan dengan adanya tabel keputusan. Konsep ketergantungan atribut berdasarkan FCPR sangat penting untuk manganalisa ketergantungan dari atribut. Aplikasi pendekatan data reduksi dan proyeksi digunakan untuk menemukan relasi di antara anak himpunan fuzzy dari partisi fuzzy dan menghasilkan fuzzy integrity constraints. Aplikasi pendekatan data query digunakan untuk menghasilkan relasi fuzzy query dengan adanya tabel keputusan.
Keyword: 

Judul: Pembangunan Fuzzy Classifier untuk Data Potensi Desa 2003
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu aplikasi data mining menggunakan fuzzy classifier. Konsep himpunan fuzzy dipilih karena lebih baik dalam menangani data numerik dan dapat ”memperhalus” batasan yang tegas. Aplikasi ini diterapkan pada data potensi desa di Indonesia tahun 2003. Data potensi desa 2003 memiliki 750 atribut dan 65536 record. Untuk kebutuhan penelitian diambil 5 atribut numerik (jumlah keluarga prasejahtera sejahtera 1, jumlah pengangguran, jumlah keluarga pengguna listrik PLN, jumlah bangunan permanen, dan jumlah murid SD yang drop-out) dan 10500 record data (7500 record untuk data training dan 3000 data untuk data tes). Aplikasi yang dibuat dapat dimanfaatkan untuk menentukan nilai dan kelas atribut yang belum diketahui berdasarkan aturan-aturan yang ditemukan. Ada beberapa proses yang harus dilakukan antara lain merubah data ke dalam himpunan fuzzy, membangkitkan aturan fuzzy, memprediksi nilai dan kelas data target, mengevaluasi performa akurasi dan rms, terakhir menyajikan informasi dalam bentuk grafik dan tabel. Setelah dicobakan dari berbagai data training dan data tes yang ada, didapatkan informasi sebagai berikut: Semakin banyak data training yang digunakan, maka jumlah aturan yang terbentuk semakin besar dengan kenaikan terbesar terjadi pada selang 1000 sampai 1500 data training. Semakin banyak antecedent yang ingin dibuat maka jumlah aturan yang terbentuk semakin sedikit. Semakin banyak data training yang digunakan, maka waktu untuk membangkitkan aturan juga semakin besar dengan kenaikannya secara linier. Banyaknya data training yang ada tidak berpengaruh signifikan dengan nilai akurasi dan rmse, yang mempengaruhi adalah nilai bobot dari masing-masing aturan. Persentase akurasi terbesar (80%) didapatkan jika atribut targetnya C3 (jumlah keluarga pengguna listrik PLN) dengan jumlah data training sebanyak 1000 data. Persentase terkecil (13%) didapatkan jika atribut targetnya C5 (Jumlah murid SD yang DO) untuk setiap jumlah data training yang ada. Evaluasi akurasi dan rmse akan mendapatkan hasil yang baik jika atribut yang dijadikan kelas target berasal dari atribut C3 (jumlah keluarga pengguna listrik PLN) atau C4 (jumlah bangunan permanen) dan digunakan sebagai model yang terbaik untuk memprediksi nilai dan kelas suatu data.
Keyword: 

Judul: Characterization of The Chemical Constituents and Antioxidant Capacity of Green and Oolong Teas (Camellia sinensis) Manufactured in Thailand
Abstrak: Tea in Thailand most manufactured in northern area, especially Chiang Rai, Chiang Mai, Nan, and Mai Hang Son province. The aim of this study was to determine and compare the chemical compositions and antioxidant capacity of 4 important Thai tea products. A total of 13 of green teas of 2 major cultivars, assamicaand cv. oolong no.12 (chin hsuan oolong) and 26 of oolong tea of 2 major varieties, cv. oolong no. 12 and cv. oolong no. 17 (chin shin oolong) were collected from 18 factories in Chiang Rai province in 2011. The total polyphenol content was determined according to International Organization for Standardization (ISO 14502-1). For antioxidant capacity, DPPH radical scavenging activitiy assay and ferric reducing antioxidant power assay were determined. The catechins content and caffeine content were determined using HPLC by ISO method (ISO-14502-2). Results showed that about 95% of the 39 tea samples manufactured in Thailand had moisture content below 7%, 5% of tea samples being above 7%. The total polyphenol content in green tea was found to vary from 11.86 to 21.19%GAE, while in oolong tea was found in a range of10.22 to 17.57%GAE. The caffeine content in green tea samples were in a range of 1.69 to 3.7%, while in oolong tea samples were in a range of 1.61 to 3.26%. The catechin content in green tea samples were in a range of 8.31-14.08%, while in oolong tea samples were in a range of 6.81-12.46%. The antioxidant capacity in green tea samples was 164.01 mmole TE/100 g dry basis, while in oolong tea samples was about 132.73mmole TE/100 g dry basis. This study provided useful information for the tea industry in Thailand and other countries in processing and selecting a good-quality tea.
Keyword: Antioxidant capacity, Camellia sinensis, Green tea, Oolong tea, Thailand