Judul: Pemangkasan aturan asosiasi menggunakan algoritma P - DS (Studi kasus: data transaksi pasar swalayan)
Abstrak: Data mining merupakan serangkaian proses ekstraksi infomasi atau pola yang penting dalam basis data berukuran besar. Teknik data mining yang sering digunakan untuk mencari hubungan menarik di antara item-item dalam suatu himpunan data adalah association rule mining. Teknik association rule mining seringkafi menghasilkan aturan asosiasi dalarn jumlah banyak. Penelitian yang diiakukan adalah menerapkan teknik pemangkasan aturan asosiasi menggunakan algoritma P-DS, untuk rnenemukan aturan asosiasi yang paling sesuai bagi pengguna.
Keyword: 

Judul: Pengembangan aplikasi data mining menggunakan fuzzy association rules
Abstrak: Banyaknya kegiatan yang dilakukan secara terkomputerisasi menyebabkan penyimpanan data menjadi semakin mudah. Namun data yang dibiarkan menumpuk tanpa dianalisis lebih dalam mengakibatkan data tersebut tidak mempunyai nilai guna lebih di masa mendatang. Persoalan tersebut merupakan salah satu persoalan yang dapat diatasi oleh data mining. Data mining merupakan proses ekstraksi informasi atau pola dalam basis data yang berukuran besar. Salah satu teknik dalam data mining yaitu association rule mining berguna untuk menyingkap keterkaitan antara suatu item data dengan item data lainnya yang digambarkan dengan aturan-aturan asosiasi. Konsep fuzzy yang diterapkan dalam association rule mining dapat lebih baik dalam menangani nilai numerik, karena himpunan fuzzy ”memperhalus” batasan yang tegas. Terlebih lagi dengan konsep fuzzy, aturan asosiasi yang ditemukan dapat lebih dipahami oleh manusia. Pada penelitian ini dikembangkan suatu aplikasi data mining yang dapat menemukan aturan-aturan asosiasi pada data Potensi Desa (PODES) 2003 di pulau Jawa. Proses data mining dalam aplikasi yang dikembangkan pada penelitian ini menggunakan algoritma Fuzzy Quantitative Association Rules Mining yang secara garis besar dibagi menjadi tiga bagian, yaitu transformasi dari basis data awal ke dalam bentuk himpunan fuzzy menggunakan algoritma Fuzzy C-Means (FCM), pembentukan frequent itemset, dan pembentukan aturan asosiasi. Setelah dicobakan berbagai kombinasi nilai minimum fuzzy support (minsup) dan minimum fuzzy confidence (minconf) didapatkan bahwa sebagian besar aturan asosiasi memiliki nilai fuzzy confidence yang tinggi karena nilai fuzzy support gabungan antecedent dengan consequent-nya juga tinggi. Parameter yang paling mempengaruhi jumlah aturan asosiasi yang dihasilkan adalah nilai minsup. Dengan menggunakan kombinasi yang tertinggi dari seluruh kombinasi yang dicobakan dalam menemukan aturan asosiasi, yaitu nilai minsup sebesar 90% dan minconf 90%, dihasilkan 16 aturan asosiasi. Setelah dievaluasi menggunakan nilai lift 1.04 didapatkan 2 aturan asosiasi mengenai keterkaitan antara jumlah keluarga pengguna listrik PLN dan jumlah bangunan permanen. Di lain pihak, jika dievaluasi menggunakan nilai mincorr 0.8, didapatkan 5 aturan asosiasi mengenai keterkaitan antara jumlah pengangguran, jumlah murid SD yang DO, jumlah keluarga pengguna listrik PLN, dan jumlah bangunan permanen.
Keyword: 

Judul: The Leukocyte Profile of Pregnant Friesian Holstein Cows vaccinated with Escherichia coli K99 polivalen vaccine.
Abstrak: The objective of this experiment was to study the leukocyte profile of pregnant cows vaccinated with E.coli K99 polivalen vaccine. Three pregnant Friesian Holsteins cows were used in this experiment. Before the administration of vaccine, the cows were given a series of immunomodulator injection for three days. The vaccinations were administered three times at 8, 6, and 4 weeks before calving. Blood were drawn through jugular vein, first before the administration of vaccines, then weekly until calving. Based on the observation, it can be concluded that the administration of E.coli K99 polivalen vaccine in pregnant cows not affected the leukocyte profile. Keywords : Escherichia coli vaccine, leukocyte profile, differential leukocyte
Keyword: