Judul: Prediksi Kota Peraih Anugerah Adipura Menggunakan Algoritme Klasifikasi VFI5
Abstrak: Program Adipura merupakan program kerja berlingkup nasional yang dikelola oleh Kementerian Lingkungan Hidup (KLH). Program ini bertujuan untuk mewujudkan kota yang bersih dan teduh (KLH 2007). Penilaian Program Adipura terdiri atas penilaian Fisik dan penilaian Non Fisik. Penilaian Fisik terdiri atas Pemantauan I, Pemantauan II, dan Pemantauan Verifikasi. Penilaian Non Fisik berupa penilaian terhadap kuesioner yang diisi oleh kabupaten/kota. Mekanisme kota pantau pada Pemantauan I dan Pemantauan II telah diatur dalam Peraturan Menteri nomor 14 tahun 2006 yaitu seluruh kota peserta Program Adipura, sedangkan mekanisme kota pantau pada Pemantauan Verifikasi tidak diatur dalam peraturan tersebut. Periode pelaksanaan Program Adipura adalah satu tahun. Pemeringkatan kota, penentuan kota peraih anugerah Adipura, dan persiapan lainnya dilaksanakan setelah seluruh data hasil penilaian Fisik dan penilaian Non Fisik tersedia. Waktu yang tersedia untuk menyelesaikan seluruh kegiatan tersebut sebelum pengumuman peraih anugerah Adipura sangat sempit. Karena keterbatasan waktu dalam proses persiapan dan penentuan kota peraih anugerah Adipura, sehingga memerlukan penelitian untuk memprediksi kota peraih anugerah Adipura lebih awal. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kota peraih anugerah Adipura menggunakan algoritme klasifikasi VFI5. Data yang digunakan merupakan data Fisik hasil Pemantauan I dan Pemantauan II kategori kota Sedang dan kota Kecil regional Jawa periode 2007-2008. Metode klasifikasi yang digunakan adalah klasifikasi VFI5 biasa dan klasifikasi VFI5 modifikasi. Bobot yang digunakan adalah bobot masing-masing feature satu dan bobot yang telah ditentukan KLH. Klasifikasi VFI5 modifikasi merupakan klasifikasi VFI5 biasa dengan penambahan batas bawah dan batas atas interval dengan nilai minimum dan nilai maksimum skala nilai Program Adipura, vote pada nilai minimum dan nilai maksimum tersebut sama dengan vote batas bawah dan batas atas skala nilai Program Adipura. Hasil penelitian ini menunjukan tingkat akurasi tertinggi diperoleh menggunakan data Pemantauan II dan data rata-rata Pemantauan I dan II dengan metode klasifikasi VFI5 modifikasi dan bobot masing-masing feature satu. Tingkat akurasi yang dihasilkan adalah sebesar 91.82 %. Kata kunci : Klasifikasi, Program Adipura, algoritme VFI5.
Keyword: 

Judul: Prediksi Indeks Prestasi Mahasiswa Menggunakan Algoritma VFI5 (Studi Kasus Mahasiswa Program Mayor Minor Departemen Ilmu Komputer IPB)
Abstrak: Feature Voting Intervals 5 describes a concept by performing classification on each feature separately. VFI5 is a non-incremental algorithm in which all training instances are processed simultaneously. Two steps of VFI5 algotirhms are training and predicting steps. Training is used to explain the character and relationships between features, and predicting is used to test the pattern resulted from training step to get accuration value. This study applied VFI5 algorithm to predict GPA value of the following academic year based on feature which is value of current academic course. First step training was conducted to explain the distribution class of student’s GPA and the ability of college students, while the second step predicting can reveal opportunities to learn and know the GPA value that can be obtained by students in the following academic year. The set of data had been used for this research, the first is first year student data that predicted to second year student GPA from generation 2005/2006, second is second year student data that predicted to third year student GPA from generation 2005/2006, and the last is first year student data that predicted to second year data GPA from generation 2006/2007. In the training step, features on the first data which value equals to a given class are Ekonomi Umum and Pengantar Matematika, features on the second data which value equals to a given class are comonly all features, and the last data which value equals to a given class are Ekonomi Umum, Agama, Bahasa Indonesia, PIP, Pengantar Matematika and Pengantar Kewirausahaan. In predicting step, process had been done with and without GPA feature. As the result, we got accuration value in the first data with GPA feature is 45.68 %, and without GPA feature is 46.91 %. In the second data with GPA feature got value 49.56 % and without GPA feature got value 50.80 %. In the last data with GPA feature got value 60.28 % and without GPA feature got value 51.80 %. The result showed that there was a declining accuration as compared to the previous studies due to differences in the testing data and type of prediction.
Keyword: 

Judul: Metazoan parasites from the narrow-barred Spanish mackerel, Scomberomorus commerson (Lacepede, 1800) around Sulawesi waters
Abstrak: Ikan tenggiri adalah salah satu ikan ekonomis penting yang dijual untuk memenuhi pasaran lokal dan salah satu komoditi ekspor. Untuk menjaga kualitas ikan tersebut, maka perlu dik etahui tentang stok dan parasitnya. Studi parasit merupakan salah satu informasi penting dalam bidang ekologi seperti peranan parasit pada suatu ekosistem dan informasi dasar bagi industri perikanan dalam menjaga kualitas ikan, dan dalam bidang manajemen, kemungkinan dapat juga digunakan sebagai indikator stok populasi ikan.
Keyword: