Judul: Model Prediksi Capaian Akademik Mahasiswa Program Sarjana Ilmu Komputer IPB dengan Algoritme C5.0
Abstrak: Penelitian ini mengembangkan prediksi capaian akademik mahasiswa Program Sarjana Ilmu Komputer IPB di tingkat 2 berdasarkan capaian di tingkat 1 dengan pohon keputusan menggunakan algoritme C5.0. Data yang digunakan ialah nilai mahasiswa yang masuk pada tahun 2012 hingga 2014 pada mata kuliah mayor dan interdepartemen. Penelitian ini menggunakan 2 kelas (low risk dan high risk) dan 3 kelas (low risk, medium risk, dan high risk). Jumlah data tidak imbang sehingga penelitian ini menggunakan metode undersampling dan oversampling. Penelitian ini juga melihat keterhubungan antara mata kuliah dan prasyaratnya dengan menggunakan korelasi Spearman dan pohon keputusan algoritme C5.0. Hasil uji model prediksi menghasilkan akurasi terbaik sebesar 94.92% untuk percobaan 3 kelas (2.76 ≤ IPK ≤ 4.00 untuk kelas low risk, 2.00 ≤ IPK< 2.76 untuk kelas medium risk, dan 0 ≤ IPK< 2.00 untuk kelas high risk). Percobaan tersebut menggunakan metode oversampling. Korelasi Spearman menunjukkan adanya keterhubungan antara mata kuliah dan prasyaratnya dengan nilai korelasi 0.308 - 0.839.
Keyword: Algoritme C5.0, keberhasilan studi, klasifikasi, korelasi Spearman, pohon keputusan

Judul: Penentuan Tingkat Keberhasilan Mahasiswa Tingkat I IPB Menggunakan Induksi Pohon Keputusan dan Bayesian Classifier
Abstrak: Tingkat Persiapan Bersama (TPB) or Collective’s Preparation Level is the term that is used to call the first-year bachelor degree students in IPB (Bogor Agricultural University). IPB decides these first-year students graduation from their academic result in the end of TPB year. The students can continue to the next education year if they complete many graduation requirements that was decided before. The success of the first year IPB’s students can be looked from their academic graduation result. One of techniques can be used to determine student success is data mining. Data mining is used to build classifier that shows the success level of the first year student of IPB. This research aimed to develop classifier to describe the level of IPB’s students success and predict the new student of IPB. This research uses two data mining method, that is decision tree and Bayesian classifier (naïve Bayes). Decision tree is used to describe the level of IPB’s students success and to get crusial factor that determine IPB’s students success in their first year. Naïve Bayes is used to predict the new student of IPB. The results this research are a probabilistic classifier naïve bayes with accuracy 57,160 % and a decision tree classifer that contains 3 classifiaction rules with accuracy 63,542%. According to the rules that we got from decision tree, the factor that influence the first year IPB student 2007/2008 is point of high school final examination.
Keyword: 

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: