Judul: Prediksi Status Keaktifan Studi Mahasiswa dengan Algoritme C5.0 dan K-Nearest Neighbor
Abstrak: Data mining methods are required to explore pyramid of data such that strategic information is uncovered. In this thesis, data mining techniques are used to find student characteristics whom is active or inactive academically. Further, these characteristics can be employed to classify students based on their academic status one semester in advance. This research made use an open source data mining application software named WEKA Classifier. The experimental results showed that C5.0 Algorithm is better than KNN and Grade Point Average (GPA) contributes significantly in determining next coming semester student status.
Keyword: 

Judul: Model Klasifikasi Nilai Akhir Mata Kuliah Data Mining Berdasarkan Aktivitas Mahasiswa Pada Lms Menggunakan Pohon Keputusan
Abstrak: Setiap perguruan tinggi selalu melakukan evaluasi dari hasil proses perkuliahan yang telah dilakukan. Prediksi nilai pada suatu mata kuliah berperan sebagai early warning terhadap kondisi performansi akademik studi mahasiswa. Hasil prediksi secara keseluruhan dapat digunakan sebagai acuan dalam mengevaluasi proses pendidikan. Untuk melakukan prediksi nilai dapat dilakukan dengan melihat beberapa aspek, salah satunya yaitu aktivitas mahasiswa pada Learning Management System (LMS). Terdapat berbagai macam metode klasifikasi, salah satu metode dalam data mining untuk klasifikasi adalah pohon keputusan dengan algoritme C50. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk model klasifikasi nilai akhir mata kuliah data mining berdasarkan aktivitas pada LMS. Penelitian ini menggunakan data mahasiswa dan data log aktivitas penggunaan LMS mahasiswa Program Studi Ilmu Komputer FMIPA IPB pada mata kuliah data mining tahun ajaran 2015/2016. Pada penelitian ini dilakukan sebanyak 3 kali iterasi. Hasil uji model klasifikasi pada iterasi pertama, didapat akurasi model terbaik menggunakan 10 fold pada percobaan 4 kelas sebesar 64.29%. Pada iterasi kedua sebesar 40.00% dan pada iterasi ketiga dengan melakukan percobaan pada 2 kelas sebesar 85.71%.
Keyword: C50, data mining, learning management system, pohon keputusan

Judul: Aspek patogenetik dan imunologik dari gastroenteritis oleh virus rota pada anak sapi
Abstrak: Gastroenteritis merupakan peradangan pada lambung dan usus halus pada hewan. Sebagai salah satu penyebab terjadinya kasus ini adalah adanya infeksi virus rota yang dibarengi oleh infeksi sekunder dari Entero Toksigenik Escherichia coli (ETEC). Timbulnya suatu penyakit sering disebabkan oleh adanya infeksi gánda dan jarang sekali suatu in- feksi penyakit berdiri sendiri. Keberhsilan suatu infeksi agen penyakit sangat ditentukan oleh : perangkat yang dimiliki oleh agen penyakit, lingkungan (mikroekologi) yang menunjang dan keadaan inang itu sendiri yang meliputi umur, jenis kelamin, kondisi umum dan status imunologik dari inang. ETEC mempunyai kemampuan untuk menghasilkan adhesin (kemampuan un- tuk melekat pada sel mukosa usus) dan toksin. Kemampuan yang dimiliki inilah yang membedakan ETEC dengan Escherichia coli yang tidak patogen. Pada umumnya ETEC dan virus Rota menyerang hewan-hewan yang masih muda (post natal), dengan gejala klinis yang menonjol adalah adanya diare. Pengetahuan tentang patogenetik dan imunologik memegang peranan penting dalam usaha mencegah timbulnya diare pada anak sapi yang baru lahir disamping kekebalan yang dimiliki oleh hewan tersebut. Antibodi maternal adalah antibodi yang memiliki daya proteksi yang paling tinggi dan hal ini diberikan lewat kolostrum dari induk ke anak. Pemberian antibodi lewat kolostrum jauh lebih efektif dalam hal penolakan penyakit enterik bila dibandingkan dengan pemberian vaksin secara sistemik.
Keyword: