Judul: Klasifikasi Mahasiswa Baru IPB Berdasarkan Besaran Uang Kuliah Tunggal Menggunakan Metode Fuzzy k-Nearest Neighbor.
Abstrak: Uang Kuliah Tunggal (UKT) diterapkan oleh Institut Pertanian Bogor (IPB) sejak tahun 2013. UKT adalah keseluruhan biaya operasional per semester yang dibebankan kepada mahasiswa di perguruan tinggi negeri. Pada tahun 2013 dan 2014, di IPB terdapat delapan kelas UKT yang ditetapkan berdasarkan pendapatan orang tua mahasiswa. Selama ini, metode penentuan kelas UKT yang dilakukan IPB hanya berdasarkan satu variabel, yaitu pendapatan orang tua mahasiswa. Pada penelitian ini akan dibahas penentuan klasifikasi kelas UKT menggunakan metode Fuzzy k-Nearest Neighbor (FKNN) dengan memperhatikan enam variabel yang berkaitan. Data yang digunakan untuk tahun 2013 berjumlah 2923 data, sedangkan data tahun 2014 berjumlah 2943 data. Selanjutnya, data dibagi menjadi data latih dan data uji. Dari 292 data uji tahun 2013, terdapat 199 objek yang sama dengan hasil klasifikasi IPB. Di sisi lain, dari 294 data uji tahun 2014, terdapat 235 objek yang sama dengan hasil klasifikasi IPB. Akurasi tertinggi pada data 2013 yaitu sekitar 67% dan pada data 2014 yaitu sekitar 80%.
Keyword: fuzzy k-nearest neighbor, klasifikasi, uang kuliah tunggal

Judul: Pembentukan sistem inferensi fuzzy mamdani dengan fuzzy C-means untuk data mahasiswa baru IPB tahun 2000 - 2004
Abstrak: Data Panitia Penerimaan Mahasiswa Baru (PPMB) dan data direktorat Tingkat Persiapan Bersama (TPB) merupakan beberapa koleksi data yang ada di Institut Pertanian Bogor (IPB). Data PPMB ini terdiri dari data-data penerimaan mahasiswa baru melalui jalur: Ujian Seleksi Masuk IPB (USMI), Ujian Masuk Perguruan Tinggi Negeri (UMPTN), dan Prestasi Internasional dan Nasional (PIN). Penelitian dan analisis terhadap data-data tersebut masih kurang dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data PPMB IPB khususnya jalur USMI dengan melakukan data mining sebagai salah satu tahapan proses Knowledge Discovery in Database (KDD). Teknik data mining yang digunakan adalah teknik clustering dengan algoritma Fuzzy CMeans (FCM). Hasil keluaran clustering ini dijadikan masukan untuk sistem inferensi fuzzy (FIS) metode Mamdani. Data PPMB meliputi data nilai pelamar dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2004, data nilai terpilih (data nilai mahasiswa yang diterima di IPB) dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2004. Sedangkan data dari TPB meliputi data nilai IPK mahasiswa TPB dari tahun akademik 2000/2001 sampai tahun akademik 2004/2005. Penelitian dilakukan dengan mengambil data mahasiswa Fakultas Pertanian (Faperta) dari tahun akademik 2000/2001 sampai tahun akademik 2004/2005. Clustering dilakukan pada data nilai rataan Matematika, Fisika, Kimia, Biologi, dan IPK TPB untuk mahasiswa Faperta berasal dari pulau Jawa, luar pulau Jawa, dan berasal dari satu sekolah (SLTA 1 Bogor) menghasilkan masing-masing dua buah cluster yang valid. Berdasarkan hasil pengujian pada FIS terhadap data hasil clustering, masih diperoleh error berkisar 0.6 untuk mahasiswa yang berasal dari satu pulau, dan 0.8 untuk mahasiswa yang berasal dari satu sekolah.
Keyword: 

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: