Judul: Diagnosis Penyakit Demam Berdarah Dengue Menggunakan Voting Feature Intervals 5
Abstrak: Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) atau Dengue Hemorrhagic Fever ialah penyakit yang disebabkan oleh virus dengue yang ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti dan Aedes albopictus. Tingkat kematian akibat penyakit Demam Berdarah Dengue relatif masih tinggi. Salah satu penyebab tingginya tingkat kematian tersebut adalah keterlambatan diagnosis. Semakin cepat diagnosis dapat dilakukan, semakin cepat pula pertolongan bisa diberikan sehingga dapat mengurangi angka kematian tersebut. Penelitian ini akan menerapkan algoritma Voting Feature Intervals 5 (VFI5) untuk mendiagnosa penyakit DBD.
Keyword: 

Judul: Diagnosa Pasien Demam Berdarah Dengue dan Demam Tifoid Menggunakan Algoritme Voting Feature Intervals 5 (VFI5)
Abstrak: Dengue fever and typhoid fever is a disease primarily found in adolescents or adults.The death rate of dengue fever and typhoid fever are still relatively high. The delay in diagnosis is due to the analysis of dengue fever and typhoid fever symptoms being quite difficult. This is due to the similarity of simptoms between dengue fever and typhoid fever. This research will apply the Voting Feature Intervals 5 (VFI5) algorithm to diagnose dengue fever and typhoid fever. The data used are the result of the common symptoms of dengue fever ang typhoid fever patients of a hospital. The data sample consist of patients suffering from dengue fever and typhoid fever comprised of 20 patients with dengue fever and 20 patients with typhoid fever. In this research we use seven symptoms including fever, constipation, nausea, vomiting, muscle aches, abdominal pain, red spots, and dirty tongue. Seven symptoms were then used as features on VFI5 algorithm. Application of the algorithm VFI5 on patient data was able to provide a sufficiently high prediction results for each iteration. The first iteration, second, third, and fourth produces an accuracy of 100% by using data that has been validated, but the accuracy produced using the new data has an accuracy of 60%. The result of interval training on VFI5 algorithm states that dengue fever and typhoid fever have similar symptoms, making difficult for the layman to distinguish the two diseases without laboratory testing.
Keyword: 

Judul: Sintesis 1-Kloro-2-metoksi-6-propilnaftalena-1,3-dioksolana (1:1) sebagai Prekursor Asam (S)-(+)-(6-Metoksi-2-naftil)propanoat
Abstrak: Senyawa 1-kloro-2-metoksi-6-propilnaftalena-1,3-dioksolana (1:1) sebagai prekursor asam (S)-(+)-(6-metoksi-2-naftil)propanoat disintesis dari bahan awal 2-metoksinaftalena. Tahapan sintesis diawali dengan klorinasi menggunakan 2 jenis pereaksi klorinasi, yakni isosianurat terklorinasi dan NaOCl. Klorinasi dengan isosianurat terklorinasi berhasil menyintesis 1-kloro-2-metoksinaftalena sebagai produk monoklorinasi melalui pencirian dengan kromatograf gas-spektrometer massa (GC-MS). Nisbah konversi produk paling efisien diperoleh pada laju penambahan 2.5 mmol/jam. Sebaliknya, klorinasi dengan NaOCl menghasilkan produk triklorinasi. 1-Kloro-2-metoksinaftalena selanjutnya diasilasi dengan propanoil klorida, tetapi analisis dengan GC menunjukkan bahwa produk asilasi tidak terbentuk. Sistem bebas-air diperlukan untuk keberhasilan proses asilasi tersebut.
Keyword: isosianurat terklorinasi, NaOCl, nisbah konversi