Judul: Pengembangan Basis Data Relasional Fuzzy Untuk Pengukuran Tingkat Kemiskinan Penduduk
Abstrak: Dengan semakin kompleksnya permasalahan, informasi yang tepat dan akurat sangat dibutuhkan. Basis data sebagai pusat penyimpanan data diperlukan untuk menyimpan seluruh informasi yang ada. Secara umum basis data yang digunakan adalah basis data model relasional yang nilai datanya bersifat atomic dan bersifat pasti. Pengukuran tingkat kemiskinan penduduk meng!,'llnakan data pengeluaran penduduk perkapita perbulan untuk konsumsi makanan dan bukan makanan. Informasi yang diperlukan pada pengukuran tingkat kerniskinan penduduk pada kenyataannya dapat bersifat fuz""" sehingga untuk menyimpan data )iIZZY diperlukan suatu basis data foz"", yang mampu menyimpan data )iIZ"", dan nOI/fuzzy. Dalam penelitian ini dikembangkan suatu model perangkat lunak yang menerapkan konsep basis data relasional foz"", pada basis data pengukuran tingkat kemiskinan penduduk. Pada model ini tingkat kemiskinan penduduk dikelompokkan dalam lima kategori, yaitu sangat rniskin, miskin, sedang, kaya, dan sangat kaya. Dalam sistem ini juga dihasilkan tingkat usia penduduk yang dikelompokkan dalam empat kategori, yaitu muda, setengah tua, tua, dan sangat tua. Konsep basis data relasional )i1Z"", yang digunakan adalah model umum basis data relasional foz"",. Dengan konsep ini nilai pengeluaran penduduk perkapita perbulan dan usia penduduk diberikan nilai derajat keanggotaan yang berada dalam selang [0,1]. Untuk mengetahui tingkat kemiskinan penduduk dan tingkat usia penduduk dilakukan dengan proses foz"", query. Pada proses fllz"", query, parameter yang dimasukkan adalah nilai derajat keanggotaan yang diinginkan. Pengukuran tingkat kemiskinan penduduk yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) mengacu pada Garis Kemiskinan, yaitu besar nilai pengeluaran minimum makanan ditambah kebutuhan minimum bukan makanan. Tingkat kemiskinan penduduk dikelompokkan dalam dua kategori yaitu miskin dan tidak miskin. Data masukan sistem adalah data pengeluaran penduduk untuk konsumsi makanan selama seminggu yang lalu dan konsumsi bukan makanan selama sebulan yang lalu. Keluaran sistem berupa tingkat kemiskinan penduduk, yaitu sangat miskin, miskin, sedang, kaya, dan sangat kaya, dan tingkat usia penduduk, yaitu muda, setengah tua, tua, dan sangat tua disertai dengan nilai derajat keanggotaan untuk masing-masing penduduk pada kategori tertentu. Verifikasi sistem digunakan data hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS, 1999) yang dilakukan BPS, Jakarta. Basil verifikasi menyatakan bahwa dengan data masukan pengeluaran penduduk untuk konsumsi makanan dan bukan makanan didapatkan tingkat kemiskinan penduduk yang berbeda antara metode yang digunakan oleh BPS dengan metode yang diterapkan pada sistem. Dengan metode BPS, tingkat kemiskinan penduduk yang dihasilkan ada dua kategori yaitu miskin dan tidak miskin. Dari 25 data pengeluaran penduduk didapatkan jumlah penduduk miskin sebanyak 8 orang dan jumlah penduduk tidak miskin sebanyak 17 orang. Dengan konsep BDRF tingkat kemiskinan penduduk yang dihasilkan ada lima kategori sesuai dengan derajat keanggotaannya. Dari 25 data pengeluaran penduduk yang derajat keanggotaannya >=0.80 didapatkan jumlah penduduk sangat miskin sebanyak 2 orang, jumlah penduduk miskin sebanyak 6 orang, jumlah penduduk sedang sebanyak 12 orang, jumlah penduduk kaya sebanyak lorang, dan jumlah penduduk sangat kaya sebanyak 2 orang. Sistem yang diimplementasikan dapat dikembangkan lebih lanjut dengan mengakomodasikan berbagai model representasi data fuzzy. Sistem perlu diujicoba dan diterapkan pada kasus nyata dalam jumlah yang besar.
Keyword: 

Judul: Pengembangan Basis Data Relasional Fuzzy Pada Pengukuran Tingkat Kesejahteraan Keluarga
Abstrak: Basis data merupakan pusat penyimpanan data yang terkomputerisasi. Basis data memberikan kemudahan dalam pengaksesan data. lnformasi atau data yang tersimpan pada basis data klasik selalu bersifat tepat, namun pada kenyataannya data atau informasi yang tersedia dapat juga bersifat tidak pasti atau fuzzy. Basis data yang dapat menangani data fuzzy adaIah basis data fuzzy. Pengukuran tingkat kesejahteraan keluarga menggunakan data indikatOT keluarga. Infonnasi yang dipedukan pada data indikator keluarga pada kenyataannya dapat bersifat fuzzy, sehingga untuk menyimpan data fuzzy diperlukan- suatu basis datafozzy yang mampu menyimpan datafozzy dan non-jim),. Dalam penelitian ini dikembangkan suatu model perangkat lunak yang menerapkan konsep basis data relasiona1 fuzzy pada basis data pengukuran tingkat kesejahteraan keluarga. Tingkat kesejahteraan keluarga dikelompokkan menjadi 5 tahap, yaitu PTa Sejahtera, Sejahtera I, Sejahtera II, Sejahtera ill dan Sejahtera DI Plus.
Keyword: 

Judul: Synthesis of Molybdenum Trioxide (MoO3) by Electrochemical Method for Electrochromics Application
Abstrak: Molybdenum trioxide (MoO3) thin films have been deposited on glass substrates by electrochemical method using ammonium heptamolybdate tetrahydrate ((NH4)6Mo7O244H2O). The films were deposited onto glass substrates as the control temperature at 25○C and annealing treatment at 350○C for 30 mins. The MoO3 thin films were investigated by UV-Vis, X-ray diffraction techniques (XRD), Scanning Electron Microscopy (SEM). The JCPDS card show that orthorhombic MoO3 (α- phase) has been formed. Molybdenum trioxide MoO3 formation was also confirmed by JCPDS card no. 35-0609. The SEM photographs revealed that the spherical and rod-like morphology and their grains size increased with increasing of heating temperatures. The measurement results show that the MoO3 thin film prepared at 350°C transmited about 80% of the visible spectrum. The effect of different heat treatments on surface morphology, thickness and optical properties of the films are discussed in this thesis.
Keyword: Institut Pertanian Bogor, Bogor Agricultural University, IPB, Electrophoretics, electrodeposide, electrochromics, electrochromic materials, electrochromic mechanism