Judul: Perbandingan Probabilistic Fuzzy Decision Tree dan Fuzzy Decision  Tree untuk Model Klasifikasi pada Data Diabetes
Abstrak: Data yang dikumpulkan oleh rumah sakit sangat banyak dan bervariasi, termasuk juga data pasien yang mengidap penyakit diabetes, akan tetapi data tersebut belum banyak dimanfaatkan secara optimal. Untuk itu diperlukan suatu sistem data mining yang bisa memanfaatkan data tersebut menjadi suatu informasi yang berguna. Sebuah penelitian tentang teknik klasifikasi pada data mining telah dilakukan pada data diabetes suatu rumah sakit dengan metode fuzzy decision tree. Penelitian tersebut menghasilkan 30 buah aturan dengan akurasi 90.69%, pada nilai fuzziness control threshold sebesar 98% dan leaf decision threshold sebesar 3%. Aturan klasifikasi yang mengandung kelas target negatif diabetes sebanyak 29 aturan, sedangkan untuk kelas target positif diabetes sebanyak 1 aturan.
Keyword: 

Judul: Pembangunan Sistem Data Mining Untuk Diagnosis Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritme Classification Based Association
Abstrak: Basis data rumah sakit umumnya berisi data dalam jumlah besar dengan banyak variasi, tetapi belum dimanfaatkan secara optimal. Diperlukan suatu sistem data mining yang bisa memanfaatkan gunungan data menjadi informasi yang bernilai strategis. Dalam penelitian ini dipelajari bagaimana data bisa digunakan untuk membantu mendiagnosa penyakit, khususnya penyakit diabetes Data-data pasien yang beresiko menderiita penyakit diabetes dikumpulkan ke dalam data warehouse diabetes. Dua tahapan utama yang dilakukan dalam penelitian ini, yaitu proses pembentukan model klasifikasi dan pembuatan program aplikasi untuk mendeteksi penyakit diabetes. Dalam proses pembentukan model klasifikasi ada tiga tahapan yang dilakukan. Tahap pertama adalah menangani data-data yang beragam, tidak lengkap, dan tidak konsisten. Kemudian melakukan proses perubahan data kontinyu menjadi data kategori, dimana setiap variabel dikelompokkan ke dalam sejumlah kategori. Tahap berikutnya adalah membuat rule mining dan klasifikasi. 700 pasien dipilih sebagai data training, 400 pasien dengan diagnosa negatif diabetes dan 300 pasien positif diabetes. Pada pembentukan model klasifikasi dipilih 12 variabel yang digunakan untuk menghasilkan aturan yaitu usia, sex dan hasil-hasil pemeriksaan laboratorium. Didapatkan hasil pemeriksaan glukosa darah 2 jam pasca puasa, glukosa urin 2 jam pasca puasa, serta glukosa darah puasa menjadi penentu utama untuk menentukan apakah pasien positif diabetes atau negatif diabetes. Aturan-aturan yang dihasilkan selanjutnya digunakan dalam program aplikasi untuk mendiagnosa pasien apakah positif diabetes atau negatif diabetes. .
Keyword: 

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: