Judul: Diagnosa Penyakit Tuberkulosis Paru Menggunakan Algoritme VFI5
Abstrak: Tuberkulosis (TB) merupakan salah satu penyakit menular yang disebabkan oleh kuman TBC (Mycobacterium Tuberculosys) (Depkes 2007). TB lebih sering menyerang paru-paru, tetapi juga dapat menyerang bagian tubuh lain seperti selaput otak, kulit, tulang, kelenjar getah bening, dan bagian tubuh lainnya. Pengobatan TB Paru sangat penting dilakukan dalam mengurangi angka kematian. Pengobatan TB akan mudah dilakukan apabila proses diagnosa dilakukan secara dini. Diagnosa TB yang sekarang dilakukan masih menggunakan metode lama (Menkes 2008). Metode yang dilakukan bertumpu pada uji lab, baik uji mikroskopis maupun rontgen. Metode tersebut tidak dapat dilakukan di klinik-klinik kesehatan yang tidak memiliki poliklinik paru dengan peralatan yang memadai, sementara jumlah penderita TB Paru semakin bertambah. Pada penelitian ini, tujuan yang ingin dicapai adalah menerapkan algoritme VFI5 pada proses diagnosa dini penyakit TB Paru. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data rekam medis pasien rawat inap rumah sakit Pasar Rebo sebanyak 191 data. Data tersebut terbagi atas dua kelas, yaitu kelas TB dan kelas tidak TB. Adapun fitur-fitur dari setiap kelasnya, yaitu batuk, batuk berdarah, sakit dinding dada, nafas pendek, berat badan menurun, demam dan berkeringat, hilang nafsu makan, dan lemas. Dalam memperkirakan generalisasi error digunakan metode 3-Fold Cross Validation, dimana pada proses ini dilakukan membagi suatu himpunan menjadi subsetsubset yang saling bebas. Pada penelitian ini juga, setiap fitur diberikan bobot yang dinilai oleh pakar dari sisi tingkat pengaruh antar fitur yang bersesuaian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritme VFI5 masih termasuk algoritme yang mempunyai akurasi baik pada penelitian diagnosa penyakit. Akan tetapi pada penelitian ini akurasi yang didapatkan masih belum maksimal dengan nilai yang didapatkan rata-rata 83%. Gejala umum TB Paru memiliki ke khasan dari gejala-gejala penyakit lainnya. Dengan algoritme VFI5 dapat diperkirakan seseorang mengarah ke TB atau tidak dengan melihat hasil diagnosa tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk menentukan seseorang menderita TB atau tidak TB, tidak dapat ditentukan hanya oleh satu gejala saja. Gejala TB yang paling berpengaruh adalah batuk berdarah dan berat badan menurun.
Keyword: 

Judul: Optimalisasi algoritme voting feature intervals 5 menggunakan algoritme genetik pada data tuberkulosis paru
Abstrak: We proposed a genetic algorithm to optimize VFI5 classification algorithm and to get the best feature weights in lung tuberculocis data. This research used a uniform value for this features weights which equals to one. The accuracy obtained was 83%. Genetic Algorithm (GA) is used to optimize VFI5 by determining the optimal weights for each feature. GA will combine each weight and search the best combination to get an optimal solution. In this research, GA can find the optimal weight feature VFI5 classification algorithm in lung tuberculocis data. The optimal feature weights are “the blood cough with average weight 0.91, limp with average weight 0.82, lost of appetite with average weight 0.63, body weight decrease with average weight 0.62, fever and perfiration with average weight 0.62”. in this reseached, 3-fold cross validation was used to divide data into traning and testing and obtained 95% accuracy in each fold. In conclucions, this research has provided with and accurate model to predict TB and Non TB data instances.
Keyword: VF15 classification algorithm, Genetic algorithm, Tubercolosis paru, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

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