Judul: Sistem Klasifikasi Khasiat Formula Jamu Dengan Metode Voting Feature Interval 5
Abstrak: Jamu is Indonesian traditional medicine consisting of foliage, fruits, roots and other ingredients natural materials. Herbal medicine has variations of formula comprising a combination of hundreds of medicinal plants herbal formula so that the classification process is an interesting issue to be investigated. The purpose of this research is to create a classification system based on the composition of medicinal properties of plants using Voting Feature Intervals 5 (VFI5) method. This study also tried to generate the weights of each plant as the important information in the formula of Jamu. The weights are yielded based on the intensity of the occurencies of plant in Jamu ingredients. The results of this study will be compared to the previous studies using Partial Least Square – Discriminant Analysis ( PLSDA ) and Support Vector Machine (SVM). The accuracy of the proposed method is 94% comparable to those of the previous studies using PLS-DA and SVM. However, the proposed method perform faster than those of using PLS-DA and SVM in term of computation time. In addition, this research can be used to find existing plants that cause incorect results in the classification process.
Keyword: VFI5, classification, tradicional medicine, herbal medicine, Jamu

Judul: Klasifikasi khasiat formula jamu menggunakan metode support vector machine dan algoritme k-means sebagai penyeleksi fitur
Abstrak: Jamu adalah tanaman obat tradisional dari Indonesia yang terkenal dengan istilah herba atau herbal yang terbuat dari bahan alami seperti akar-akaran, daundaunan, kulit batang, buah, dan bagian dari tubuh hewan. Tujuan penelitian ini adalah membuat sistem klasifikasi khasiat jamu berdasarkan komposisi tanaman menggunakan metode support vector machine (SVM) dan menerapkan metode clustering k-means sebagai seleksi fitur. Hasil dari penelitian ini dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan metode SVM tanpa dilakukan seleksi fitur. Penelitian ini menggunakan ragam untuk mengevaluasi hasil clustering. Sebanyak 3138 data jamu dan 465 jenis tanaman dikelompokkan ke dalam 100 cluster dengan ragam sebesar 0.0096. Pengelompokan tersebut berhasil mereduksi dimensi data sebanyak 3047 data jamu dan 236 jenis tanaman. Klasifikasi SVM dengan menggunakan seleksi fitur menghasilkan akurasi sebesar 71.5%.
Keyword: classification, feature selection, jamu, k-means, machine learning, support vector machine

Judul: Enteric Collibacillosis Pada Anak Babi Baru Lahir: Patogenesa dan Perubahan-Perubahan Patologisnya
Abstrak: Diare disebabkan oleh infeksi bakteri Escherichia coli pada anak-anak babi baru lahir yang peka terhadap en terotoksin produk bakteri tersebut. Dikenal sebagai colibacillosis. Patogenesa dari colibacillosis anak babi baru lahir adalah (1) infeksi oleh E. coli patogen, (2) proliferasi E. coli di lumen usus halus, (3) produksi dan pelepasan enterotoksin, dan (4) aktifitas toksin pada usus halus. Dalam proses proliferasi, adanya antigen pili K88 sangat penting karena memungkinkan bakteri perlekatan dengan epitel mucosa usus halus. mengadakan Setelah ko lonisasi dan proliferasi segera toksin dilepaskan. Akti- fitas toksin menginduksi sekresi yang berlebihan dari u- sus sehingga banyak cairan yang dikeluarkan ke lumen usus. Hal ini mengakibatkan banyak cairan dan elektrolit hilang sehingga timbul diare, dehidrasi dan asidosis yang sering menyebabkan kematian. Perubahan-perubahan patologis yang umum adalah dis tensi usus halus, dilatasi lambung dan infark pada kurva- tura mayor. Perubahan-perubahan histologis yang terjadi adalah enteritis hemorrhagica acuta, oedem dan kongesti pembuluh darah di lamina propria, akumulassi leukosit inti polimorf, sel monosit, dan inti sel mengalami piknosis Thrombus pada vena dan degenerasi serta desquamasi sel epitel usus….
Keyword: