Judul: Perbandingan Pengklasifikasian Metode Support Vector Machine dan Random Forest (Kasus Perusahaan Kebun Kelapa Sawit)
Abstrak: Kelapa sawit adalah salah satu komoditi unggulan yang menopang perekonomian di Indonesia. Salah satu perusahaan yang bergerak di sektor perkebunan kelapa sawit memiliki 146 unit kebun kelapa sawit. Pengoptimalan produksi kelapa sawit sangat penting dilakukan sehingga diperlukan pengklasifikasian status unit kebun. Pengklasifikasian bertujuan untuk memprediksi unit kebun baru dan melihat peubah yang paling penting dalam proses pemodelan. Peubah yang digunakan adalah status unit kebun sebagai peubah respon dan sembilan peubah penjelas yaitu luas panen, curah hujan, buah normal, produksi tandan buah segar, brondolan, produksi, prestasi panen, luas kelompok pusingan panen, dan tenaga kerja. Proses pengklasifikasian dilakukan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan random forest untuk melihat metode mana yang paling baik. Data dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji dengan sepuluh kali iterasi sehingga dihasilkan sepuluh model pada setiap metode. Evaluasi hasil model dilakukan dengan membandingkan nilai akurasi, skor F1, dan nilai Area Under Curve (AUC). Hasil pemodelan menunjukkan bahwa metode random forest memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan metode SVM. Nilai rataan performa metode random forest pada akurasi, skor F1, dan AUC berturut-turut yaitu 90%, 86%, dan 89%. Peubah prestasi panen, brondolan, luas panen, curah hujan, dan luas kelompok pusingan panen adalah peubah penting yang berkontribusi lebih dari 10% dalam model. Hasil penelitian digunakan untuk proses evaluasi dan pengembangan perusahaan sawit dengan memerhatikan hasil peubah penting yang memengaruhi produktivitas dan hasil prediksi unit kebun baru., Palm oil is one of the leading commodities that support the economy in Indonesia. One of the companies engaged in the oil palm plantation sector has 146 units of oil palm plantations. It is very important to optimize oil palm production, so it is necessary to classify the status of plantation units. Classification aims to predict new plantation units and find the most important variables in the modeling process. The variables used were the status of the garden as a response variable and nine explanatory variables, namely harvested area, rainfall, percentage of normal fruit, fresh fruit bunches production, oil palm loose fruits, production, harvest job performance, harvesting rotation, and farmers. The classification process is carried out using the Support Vector Machine and Random Forest methods to find which method is the best. The data is divided into 80% training data and 20% test data with ten iterations so that ten models are produced for each method. Comparing accuracy value, F1 score, and Area Under Curve (AUC) to evaluate the model. The modeling results show that the random forest method has better performance than the SVM method. The random forest has an average of accuracy, F1 score, and AUC, respectively, is 90%, 86%, and 89%. Variables of harvest job performance, oil palm loose fruits, harvested area, rainfall, and harvesting rotation are important variables that contribute more than 10% of the model. The results of the research are used for the evaluation and development process of oil palm companies by taking into account the result of important variables that affect productivity and predictive results of new plantation units.
Keyword: units of oil palm, classification, Support Vector Machine, random forest

Judul: Comparasion of Support Vector Machines and Maximum Likelihood Method for Detecting Damage and Growth Post-Forest and Land Fires: A Case Study in Jambi
Abstrak: Studi ini meneliti tentang citra asli dan citra sintetik, yaitu citra komposit, citra Principal Component Analysis, dan citra indeks vegetasi menggunakan algoritma Mesin Vektor Pendukung (SVM) dan Peluang Maksimum (MLC) dalam mendeteksi kerusakan dan pertumbuhan akibat adanya kebakaran hutan dan lahan. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui metode dan citra yang optimal untuk deteksi perubahan vegetasi setelah kebakaran. Pendekatan klasifikasi terbimbing digunakan untuk mengklasifikasikan setiap citra dengan algoritma SVM dan MLC. Citra komposit dengan algoritma MLC menghasilkan KA sebesar 76,7% sedangkan pada algoritma SVM sebesar 84,3%. Untuk citra sintetik, citra PCA dengan algoritma MLC menghasilkan KA sebesar 79,4%, sedangkan pada algoritma SVM sebesar 80,7%. Citra indeks vegetasi pada algoritma MLC menghasilkan KA sebesar 80,4%, sedangkan pada algoritma SVM sebesar 84,0%. Nilai akurasi citrakomposit dengan algoritma SVM merupakan yang terbaik., This study examined raw and synthetic images, i.e composite imagines, Principal Component Analysis imagines, and vegetation index imagines using Support Vector Machine (SVM) and Maximum Likelihood Classifier (MLC) algorithms in detecting damage and growth post-forest and land fires. The objective of this study was to find out the most optimal method and images for detecting vegetation changes after fires. The supervised classification approach was used to classify each imagery using the SVM and MLC algorithms. The raw images with the MLC algorithm provided a KA of 76,7% while the SVM algorithm was 84,3%. For synthetic images, the PCA images with the MLC algorithm produced a KA of 79,4%, while the SVM algorithm was 80,7%. The vegetation index images with the MLC algorithm produced a KA of 80,4%, while the SVM algorithm was 84,0%. The accuracy of composite imagery with the SVM algorithm was the highest.
Keyword: Maximum Likelihood Classifier, Principal Component Analysis, Support Vector Machine, Vegetation Index

Judul: Urolitiasis pada anjing
Abstrak: Urolitiasis adalah suatu penyakit dimana terjadi proses pengendapan batu pada traktus urinaria. Kalkuli yang paling banyak dijumpai pada kasus urolitiasis anjing adalah kalkuli magnesium amonium fosfat (struvite), jika dibandingkan dengan kalkuli oksalat, sistin dan urat (Osborne et al., 1982). Infeksi oleh Staphylococcus aureus pada traktus urinaria memgang peranan penting dalam proses pembentukan kalkuli, karena bakteri tersebut dapat menghasilkan enzim urease, raktor predisposisi tidak dapat dinisankan dari infeksi traktus urinaria. Pada anjing, tempat yang banyak didapati pengandapan kalkuli adalah kantung air kemih dan uretra, sedangkan pada ginjalnya jarang. Pada anjing jantan lebih sering kejadiannya dibanding dengan pada anjing betina, karena anatomi traktus urinaria pada anjing jantan lebih memungkinkan untuk terjadinya obstruksi, yaitu lebih panjang dan sempit. Besarnya, kalkuli bervariasi, dari kecil dan halus seperti pasir sampai besar dan kasar seperti batu karang. ...
Keyword: