Judul: Sistem bisnis cerdas berbasis internet (intelligent E-business) untuk agroindustri kelapa berorientasi ekspor
Abstrak: Pelanggan sering dihadapkan dengan informasi produk yang terlampau melimpah di internet. Dalam rangka meningkatkan kepuasan pelanggan, salah satu cara untuk mengatasi masalah memilih dan menemukan produk yang paling cocok adalah mengembangkan sistem rekomendasi cerdas berdasarkan pada web mining dan radar chart. Web mining adalah sebuah teknik untuk menggali informasi tersembunyi dalam sejumlah data dengan tujuan untuk mendapatkan pola tertentu. Pola yang akan diambil pada penelitian ini adalah pola transaksi pelanggan untuk menghasilkan sebuah rekomendasi produk. Web mining digunakan untuk memprediksi kesukaan pelanggan berdasarkan perilaku pelanggan sebelumnya. Metode web mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah clustering dengan metode K-Means. Metode K-Means dapat mengklasifikasikan produk sesuai dengan kesamaan antar data produk dengan perhitungan jarak perbedaan menggunakan rumus Euclidean. Radar chart ditampilkan dalam bentuk grafik seperti jaring laba-laba untuk mengevaluasi beberapa alternatif berdasarkan beberapa kriteria. Radar chart dapat mengevaluasi kualitas produkproduk dalam bentuk grafik yang dapat membandingkan antara lima sampai sepuluh kriteria. Kedua metode tersebut berperan memberikan rekomendasi dalam sistem bisnis cerdas pada penelitian ini.
Keyword: 

Judul: Rancang Bangun Sistem Intelijensia Bisnis Untuk Agroindustri Susu Skala Menengah Di Indonesia
Abstrak: Sistem intelijensia bisnis dapat berperan serta sebagai alat untuk memberikan informasi yang akurat dan berguna bagi pengambil keputusan dalam batas waktu yang ditentukan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam agroindustri susu. Business Intelligence (BI) atau Intelijensia Bisnis adalah model matematika dan analisa metodologi eksploitasi data yang tersedia untuk mendapatkan informasi dan pengetahuan yang berguna dalam proses pengambilan keputusan yang kompleks. Intelijensia Bisnis adalah kombinasi dari data warehouse dan sistem intelijen. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan analisa dan disain sistem berorientasi objek untuk menghasilkan data warehouse yang digunakan dalam operasional Sistem Intelijensia Bisnis, mengembangkan model kualitas berdasarkan logika fuzzy; mengembangkan model CRM (Customer Relationship Management) dengan metode OLAP Cube; membuat model dan formulasi rule dari penerimaan kredit sapi bergulir dengan teknik klasifikasi dengan algoritma decision tree dari Data Mining; mengintegrasikan, mengevaluasi kinerja dan menguji coba model-model Sistem Intelijensia Bisnis. Pendekatan sistem ini digabung dengan Rancang bangun sistem Intelijensia Bisnis dari Vercellis (2009) yang terdiri dari 4 tahap sehingga didapatkan Prototipe Sistem BI bagi Agrindustri Susu Skala Usaha Kecil dan Menengah. Metode penelitian yang digunakan merupakan kombinasi untuk mengembangkan penelitian intelijensia bisnis yaitu Unified Modeling Language (UML), Fuzzy, FMEA, Cube, OLAP, Data Mining, Decision Tree, ETL (Extract, Transform, Load) dan Data Warehouse. Model datawarehouse didukung oleh proses ETL. Analisa kebutuhan sebagai dasar dari pengembangan sistem intelijensia bisnis untuk agroindustri susu skala menengah telah dibuat dengan menggunakan analisa berorientasi objek dengan unified modeling language (UML). Analisa dimulai dengan pembuatan diagram Class yang dilanjutkan dengan Physical Data Model (PDM) yang akan menjadi dasar pembuatan data warehouse untuk operasional sistem intelijensia bisnis. Model Business Intelligence (BI) adalah integrasi antara model cube, sistem fuzzy, data mining, data warehouse dan ETL akan membantu untuk menghasilkan sistem yang lebih cepat dan efisien. Disain BI berisi model CRM (Customer Relationship Management), model kualitas dan model pembiayaan kredit. Model pembiayaan berdasarkan metode decision tree data mining berperan untuk mengambil keputusan peternak mana yang layak mendapatkan kredit sapi bergulir. Model CRM (Customer Relationship Management) berperan untuk menentukan segmentasi konsumen. Kapabilitas sub model CRM berdasarkan metode RFM (Recency Frequensi Monetory) dan CLV (Customer Lifetime Value) dengan metode OLAP cube dengan Ranking CLV (Customer Lifetime Value) untuk Industri Pengolahan Susu adalah untuk menentukan konsumen potensial. Dari model CRM ranking tertinggi adalah PT.FFI, yang v berarti merupakan konsumen IPS prioritas pertama yang harus diperhatikan. Model Kualitas berdasarkan metode fuzzy failure mode effect analysis menghasilkan FRPN (Fuzzy Risk Priority Number) tertinggi dari koperasi susu di Jawa Barat sebesar 692 yaitu kandungan Total Plate Count (TPC) lebih besar dari 1 juta/ml. Keseluruhan model diintegrasikan dalam sebuah kerangka analisis dalam bentuk prototype Sistem Intelijensia Bisnis Agroindustri Susu (SIBAS). Peran Sistem Intelijensia Bisnis dalam penelitian ini membuat mengembangkan database menjadi data warehouse dan mengintegrasikan model perkreditan dengan metode data mining decision tree, model kualitas dengan metode fuzzy dan model CRM dengan metode OLAP Cube, agar dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan stakeholder, mendukung keputusan secara intelijen, mengembangkan alat-alat pendukung keputusan, dan membuat optimisasi dan pengembangan model.
Keyword: Business Intelligence (BI), Unified Modeling Language (UML), Fuzzy, FMEA (Failure Mode Effect Analysis), OLAP (Online Analytical Processing), Cube, Recency Frequency Monetory (RFM), Data Mining, Decision Tree

Judul: Studi Taksonomi Katak Subgenus Papurana (Lesson, 1831) dari Halmahera (Anura, Ranidae, Hylarana), Studi Taksonomi Katak Subgenus Papurana (Lesson, 1831) dari Halmahera (Anura, Ranidae, Hylarana
Abstrak: I reevaluated taxonomic of subgenus Papurana position from Halmahera based on morphological and molecular analyses. My results show that two separate species occur on the Halmahera Island, each nested within two distinct clades (hereafter papua clade and celebensis clade), one of which corresponds to H. moluccana (celebensis clade) and the other to an unidentified species (papua clade). By p-distance ranging from 6.9 to 11.5% on the 16S rRNA gene, the unidentified species (Hylarana sp.) is genetically different from all congeners of the papua clade. The Hylarana sp. can be distinguished from all congeners by following combination of charactes: vomer teeth in two oblique rows with narrow inter-vomer distance; snout rounded dorsally; dorsum with few scattered cone-shaped tubercles that are black with white tips; distinct skin folds (ridges) on the dorsal side of the thigh coinciding with dark brown cross bars; a marbled pattern on the ventral side of the thigh and yellowish groin. I also present new data for H. daemeli, H. volkerjane, and H. arfaki from the western region of Papua. Furthermore, I found that H. celebensis has numerous mtDNA lineages, indicating cryptic diversity within the celebensis clade. The discovery of two separate species on Halmahera necessitates more research into the biogeographic history of Hylarana in Northern Moluccas.
Keyword: frog, Halmahera, Hylarana, morphology, Papurana, phylogenetic