Judul: Penentuan Derajat Kerawanan Kebakaran Hutan Menggunakan Algoritme C4.5 dan M5P (Studi Kasus : Data Kebakaran Hutan Sumatera Selatan 2004)
Abstrak: South Sumatera is one of Indonesia's region which has higher forest fire degree than other regions. Many factors indeed caused forest fire became wider for this region such as transmigration, illegal logging, etc. For that reason, the government created SSFFMP (South Sumatera Forest Fire Management Project) that used as FTA (Fire Threat Analysis). In SSFFMP's system, there is a fonnula to predict the forest fire degree using simple weight for three attributes such as landcover, peat and elevation. Therefore. the research tried to analyze the influence of other spatial attributes such as mainroad distance, river distance, and residence distance that was applied in the prior formula. The technique which is used for this research is classification using C4.5 and M5P algorithm by calculating distance for other spatial attributes such as mainroad distance, river distance,and residence distance. From this analysis, it would give new set of rules or fonnulas to predict the forest fire degree by using C4.5 algorithm classification and M5P algorithm classification. The result of this research showed that elevation, kind of Landcover, mainroad distance and residence distance are the main factors that used to predict the forest fire degree of a hotspot in South Sumatera. The result also showed that classification methode with C4.5 algorithm and M5P algorithm give the result more inaccurate than the fonnula from SSFFMP in order to predict the forest fire degree in South Sumatera. Thus, classification methode with C4.S algorithm and MSP algorithm could not implemented practically in real condition whereas the SSFFMP formula could give better result with higher accuracy.
Keyword: 

Judul: Model Klasifikasi Spasial Tingkat Kerawanan Kebakaran Hutan dan Lahan Menggunakan Algoritme Pohon Keputusan C5.0 di Kubu Raya.
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan di Indonesia masih menjadi masalah yang sangat penting bagi perhutanan Indonesia. Salah satu kabupaten yang masih mengalami kebakaran hutan dan lahan adalah Kabupaten Kubu Raya, Kalimantan Barat. Perkembangan luas lahan perkebunan di kabupaten tersebut menjadi faktor utama terjadinya kebakaran hutan dan lahan. Untuk mengatasi lebih dini kebakaran hutan dan lahan tersebut, maka penelitian ini akan mengklasifikasikan tingkat kerawanan kebakaran hutan dan lahan menggunakan algoritme pohon keputusan C5.0 dengan 7 atribut yang berpotensi memengaruhi kebakaran hutan dan lahan. Ketujuh atribut tersebut adalah jarak dengan jalan raya, jarak dengan hutan lahan kering, jarak dengan pusat pemerintahan, jarak dengan pemukiman warga, jarak dengan perkebunan, jarak dengan aliran sungai, dan jarak dengan lahan gambut. Akurasi yang diperoleh pada penelitian ini adalah 90% dengan pembagian data uji dan data latih menggunakan k-fold cross validation dengan K = 10. Hasil akhir dari model tersebut divisualisasikan ke dalam bentuk peta kerawanan kebakaran hutan dan lahan. Kesimpulan penelitian ini adalah ketujuh atribut yang digunakan dapat menghasilkan rules dalam mengklasifikasikan tingkat kerawanan kebakaran hutan dan lahan dengan atribut yang berpengaruh adalah atribut jarak dengan perkebunan.
Keyword: kebakaran hutan dan lahan, klasifikasi, Pohon Keputusan C5.0

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: