Judul: Health Analytics for Stroke Disease
Abstrak: Salah satu tantangan dalam penyakit stroke adalah kurangnya alat analisis yang berguna untuk mengidentifikasi data stroke yang berisi hubungan tersembunyi dan tren dari sejumlah besar data. Cara untuk mengatasi masalah ini, kami menggunakan Intuitionistic Fuzzy berdasarkan Pohon Keputusan dengan Intuitionistic Fuzzy Entropy untuk menentukan sejumlah variabel yang memiliki pengaruh besar pada diagnosis berbagai jenis stroke. Selanjutnya, Jaringan Saraf Tiruan untuk memprediksi jumlah stroke berdasarkan hasil diagnosis. Kelebihan dari Intuitionistic Fuzzy bedasarkan Pohon Keputusan adalah kemampuan dalam memberikan banyak informasi kepada para pemangku kepentingan mengenai kebenaran aturan yang ditetapkan dan menggunakan istilah linguistik untuk mengakomodasi ketidakjelasan, ambiguitas, dan keraguan dalam persepsi manusia. Pendekatan ini dilakukan dengan mengonversi data menjadi Fuzzy Intuisionistik. Ini menghasilkan mendapatkan fungsi keanggotaan, fungsi non-keanggotaan, dan tingkat raguraguan. Selanjutnya, hasil Fuzzy Intuisionistik dihitung menggunakan Hamming Distance sebelum diproses dengan Intuitionistic Fuzzy Entropy. Jarak Hamming diterapkan untuk menghitung perbedaan antara nilai-nilai pada variabel yang sama. Hasil Intuitionistic Fuzzy Entropy digunakan untuk menentukan akar dan cabang dalam pembentukan model pohon keputusan berdasarkan perolehan informasi dari variabel dalam data. Salah satu keuntungan dari pohon keputusan adalah bahwa kita dapat mengetahui variabel yang memiliki pengaruh pada penyakit stroke berdasarkan pada perolehan informasi yang telah dihitung. Dalam penelitian ini, hasil menunjukkan bahwa pendekatan berhasil dapat menentukan 20 variabel yang mempengaruhi stroke. Selanjutnya, variabel-variabel tersebut dihitung menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk memprediksi tingkat keparahan penyakit stroke. Variabel-variabel ini digunakan untuk mengklasifikasikan jenis-jenis stroke. Selanjutnya, hasil menunjukkan bahwa pendekatan telah menghasilkan 90.59% dalam mengklasifikasi penyakit stroke, kemudian analisis prediktif menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan menghasilkan akurasi 95.15%.
Keyword: analitika kesehatan, data mining, Intuitionistic Fuzzy berbasis Pohon Keputusan, jaringan saraf tiruan, penyakit stroke

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: Biology and ecology of the buffalo fly, haematobia exigua de meijere (diptera:muscidae)
Abstrak: The life history of the buffalo fly was observed at room temperature of 27°-29.5°C and at a relative humidity of 48-68 percent. The eggs hatched after 17-22 hours, with an average of 18 hours. First instar larvae measured 1.25 + 0.16 mm long and 0.27 + 0.037 mm wide. reach the second larval stage. It took 6-12 hours to the second instar larvae measured 2.676 +0.187 mm long and 0.353 +0.028 mm wide. The second instar took about 12-24 hours to reach the third larval stage. The third instar measured 6.833 + 0.189 mm long and 0.919 + 0.051 mm wide. It took about 2-3 days for the third instar to become pupae. Duration of the pupal stage was about 5-7 days before the adults emerged. Under laboratory condition, the buffalo fly completed its life cycle in 9.5 to 10.5 days, whereas under field condition it took 9-14 days with an average of 10.5 days. The growth ratio which was based on the measurements of the cephalo-pharyngeal skeleton of each instar was 1.797. The preoviposition period was 8-12 days and mating usually occurred on the 6th or 7th day. The longevity of the male was 29 days, whereas it was 32 days in the female. The range of egg production under laboratory condition was between 20-139 per female fly. The belly and hind legs of the carabao were the most preferred habitat either during cloudy and cool dry or shiny and warm day. When the weather was clear and the carabao was in the shade, the flies tended to be more distributed particularly on the shoulder, dewlap, back and horns. The carabaos had relatively fewer Musca sp. and Stomoxys calcitrans than cattle; never the less carabaos had a higher infestation of buffalo fly than cattle. Oviposition occured either during the day or night but the buffalo flies were more active during the night than in the day time. The effect of various lengths of exposure time of manure in relation to the oviposition was profound. observed, the maximum number of the buffalo flies was occurred when the dung was exposed for 30 minutes. With increasing time of exposure the number and variety of insects also increase. It was evident that Sepsidae and psychodidae were the most dominant insects emerging from the dung. The number of buffalo flies also increased with increasing
Keyword: