Judul: Model regresi fuzzy dengan sistem posibilitas linier
Abstrak: Pada tahun 1984 Tanaka et al mengeinbangkan suatu model regresi fuzzy yang metnanipulasi data yang bersifalfuzzy. Model ini menggunakan t e h k linear progranmiii7g unfxk nwmbuat suaru model yang mirip d e n p regresi linier. Beberapa penelitian telah dilakukan dengan mengpnakan mode1 regresi fuzzy dengan sistern posibilitas linier. Dalarn penelitian tersebut ridak disebutkan pengagmaan suatu perangkat lunak untuk menglutung koefisien-koefisien fuzn, mode1 regresi. Untuk mempennudal~ penerapan model tersebut perlu dibangun suatu perangkat lwlak yang dapat menghitung koefisien fuzzy regresi. Penelitian ini mencoba mcinbuat suatu perangkat lunaIc untuk menghitmg koefisien fuzzy regresi. Perangkat lunak diuji coba dengan nlelakukan regesi terlladap data standar dan data fuzzy. Uji coba data standar diiakukan dengan xnernbuat model regresi tarif angkutan di Kabupaten Bogor. Di lain pihak, untuk data fuz? diuji coba dengan membuat inodei regresi fluktuasi kurs rupiah terhadap dolar Amerika. Hasil uji coba lnenunjukan bdwa model regresi fuzzy dengan sistern posibilitas linier dapar mengidentifikasi koefisienfiq dari model regresi fuzzy. Perangkat lunak yang telall dibuat dapal befingsi sebagaimana mestinya dm dapat dipergunakan untuk keperluan penelitian lain mengenai model regresi fuzzy dengan sistem posibilitas linier. Kata Kunci : Himpunan fuzzy, regressi fuzzy: sisteln posibilitas linier, rnetode simpleks
Keyword: 

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: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: