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: 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: Hybrid solar cells of ZnO nanoparticles/chlorophyll was modified metal ions (Zn2+ and Cu2+ )
Abstrak: Zinc Oxide (ZnO) is a n-type semiconductor with a wide the energy band (Band Gap) is 3.37 eV at room temperature and 3.34 eV at low temperature with a large exiton binding energy is 60 meV. ZnO has been synthesized by hydrothermal method, resulting in a decrease in particle size over the duration of the hydrothermal changes. Crystallographic structure of ZnO were characterized using XRD, has shown the characteristic pattern of a hexagonal wurtzite structure, the crystallite size increases to changes in particle size. Changes in particle size has also led to a change in the absorption peak of ZnO as has been demonstrated posted under test using the optical properties of UV-Vis spectrophotometer. Changes of this uptake has also led to changes in the energy band gap, which increases its band gap energy of the particle size. In electronic applications, especially in solar cells. Chlorophyll is considered less effective, because of their very nature are easily degraded as a result of several reactions which are acid, lighting and temperature. The results of the stability test using a halogen lamp 34 W/m2 for 5 hours, that the substitution of chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form more stable than natural chlorophyll. The characterization of the optical properties, the combination of ZnO / chlorophyll in the form of hybrid films has led to a shift in the absorption region of ZnO becomes more widely from the UV to Visible. ZnO/chlorophyll has absorption range of 350-515 nm, ZnO / Zn-feofitin 332-401 nm and 332-632 nm for Cu-feofitin. The combination of ZnO/chlorophyll and CuSCN as a solid electrolite in hybrid solar cell, a modified chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form a more stable I-V curve. It is characterized by its fill factor value greater than natural chlorophyll. Nevertheless, solar cells with natural chlorophyll has been able to produce higher efficiency values of chlorophyll were substituted.
Keyword: Hydrothermal, ZnO/Chlorophyll modified, Hybrid Solar Cell