Judul: Adaptive neuro fuzzy inference system (Anfis) untuk diagnosa dan tatalaksana penyakit demam berdarah dengue
Abstrak: Kematian akibat penyakit demam berdarah dengue (DBD) di Jakarta masih tinggi. Mendiagnosa penderita DBD sedini mungkin serta memberi pertolongan dengan segera diharapkan dapat mencegah kematian. Sistem pakar dapat digunakan untuk diagnosa penyakit. Penelitian yang akan dilakukan ini memodelkan sistem Neuro-fuzzy yaitu ANFIS untuk diagnosa dan tatalaksana penyakit DBD. Sampel penelitian terdiri dari data pasien yang menderita penyakit DBD dan demam dengue (DD) yang dirawat inap, terdiri dari 32 kasus DBD dan 32 kasus DD. Pengujian model dilakukan beberapa tahap yaitu pengujian model dengan data sebelum dan setelah validasi, pengujian model dengan jumlah dan tipe membership function. Penelitian ini menyimpulkan (a) ANFIS dapat digunakan secara selektif untuk mendiagnosa penyakit DBD dan dapat digunakan dengan baik apabila terpenuhi kondisi minimal sesuai aturan yang sudah diketahui. Dalam penelitian ini kondisi minimal tersebut ditemukannya salah satu manifestasi pendarahan dan ditemukannya demam (b) Model menggunakan 3 membership function (3mf) pada kriteria demam dan tipe Gaussian menghasilkan tingkat akurasi mendiagnosa DBD 86,67%. Pengujian dengan 4mf dan 5mf menghasilkan tingkat akurasi yang sama (86,67%) namun rata-rata error 3mf = 0.20, rata-rata error 4mf = 0.83 dan rata-rata error 5mf = 3,55. (c) Model menggunakan membership function tipe Gaussian menghasilkan akurasi 86,67%, tipe trapezoid menghasilkan akurasi 40%, tipe bells menghasilkan akurasi40% dan tipe triangular menghasilkan akurasi 40%.
Keyword: 

Judul: Adaptive neuro fuzzy inference system (anfis) untuk diagnosa dan tatalaksana penyakit demem berdarah dengue
Abstrak: Kematian akibat penyakit demam berdarah dengue (DBD) di Jakarta masih tinggi. Mendiagnosa penderita DBD sedini mungkin serta memberi pertolongan dengan segera diharapkan dapat mencegah kematian. Sistem pakar dapat digunakan untuk diagnosa penyakit. Penelitian yang akan dilakukan ini memodelkan sistem Neuro-fuzzy yaitu ANFIS untuk diagnosa dan tatalaksana penyakit DBD. Sampel penelitian terdiri dari data pasien yang menderita penyakit DBD dan demam dengue (DD) yang dirawat inap, terdiri dari 32 kasus DBD dan 32 kasus DD. Pengujian model dilakukan beberapa tahap yaitu pengujian model dengan data sebelum dan setelah validasi, pengujian model dengan jumlah dan tipe membership function. Penelitian ini menyimpulkan (a) ANFIS dapat digunakan secara selektif untuk mendiagnosa penyakit DBD dan dapat digunakan dengan baik apabila terpenuhi kondisi minimal sesuai aturan yang sudah diketahui. Dalam penelitian ini kondisi minimal tersebut ditemukannya salah satu manifestasi pendarahan dan ditemukannya demam (b) Model menggunakan 3 membership function (3mf) pada kriteria demam dan tipe Gaussian menghasilkan tingkat akurasi mendiagnosa DBD 86,67%. Pengujian dengan 4mf dan 5mf menghasilkan tingkat akurasi yang sama (86,67%) namun rata-rata error 3mf = 0.20, rata-rata error 4mf = 0.83 dan rata-rata error 5mf = 3,55. (c) Model menggunakan membership function tipe Gaussian menghasilkan akurasi 86,67%, tipe trapezoid menghasilkan akurasi 40%, tipe bells menghasilkan akurasi40% dan tipe triangular menghasilkan akurasi 40%.
Keyword: Inference machine, Kriteria demam, Tipe gaussian, Tipe trapezoid, Tipe bells, Tipetriangular

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