Judul: Sistem Penunjang Keputusan Untuk Identifikasi Kelelawar Menggunakan Random Forest Dan C5.0
Abstrak: Identifikasi kelelawar secara morfometris dan morfologi merupakan suatu cara konvensional dan membutuhkan ketelitian, pengalaman yang signifikan, pengetahuan ensiklopedik, serta waktu yang cukup lama karena pengamatan harus dilakukan terhadap banyak individu spesies dan banyak parameter, sehingga dibutuhkan keakuratan data koleksi referensi yang baik dan literatur yang relevan. Beberapa ciri morfologi itu terkadang menyerupai dengan ciri spesies lain. Berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya metode klasifikasi yang digunakan beragam, dari beberapa metode tersebut diperoleh hasil rata-rata akurasi klasifikasi di atas 80%, dengan algoritme pohon keputusan random forest dan C5.0 yang memiliki akurasi yang paling tinggi di atas 90%. Kunci identifikasi atau fitur kelelawar yang ada sekarang ternyata belum dapat sepenuhnya dipakai oleh banyak pihak dalam menentukan spesies secara akurat, karena terbatasnya pengetahuan fitur yang paling berpengaruh menentukan spesies dan korelasi antar fitur. Bahkan pada beberapa kasus hanya dengan beberapa fitur dapat menentukan satu jenis kelelawar tanpa memperhatikan fitur lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan dan melakukan analisis algoritme random forest dan C5.0 untuk mengetahui karakteristik dan identifikasi jenis kelelawar serta membangun sistem penunjang keputusan (DSS) untuk mengetahui karakteristik dan mengidentifikasi jenis kelelawar. Algoritme random forest bekerja untuk menghasilkan aturan-aturan klasifikasi yang diturunkan dari pohon keputusan yang selanjutnya aturan-aturan tersebut akan digunakan pada dataset yang baru. Algoritme C5.0 berfungsi sebagai algoritme pembanding yang akan melakukan klasifikasi data. Algoritme random forest dan C5.0 diterapkan untuk mengetahui karakteristik dan identifikasi jenis kelelawar kategori spesies umum, algoritme C5.0 unggul dan terpilih dengan hasil rata-rata akurasi 98.98% sedangkan algoritme random forest memiliki rata-rata akurasi 97.26%. Sebanyak 39 Aturan spesies yang terpilih kemudian ditambah satu aturan untuk default class, sehingga aturan yang akan diimplementasikan di DSS untuk mengidentifikasi spesies umum adalah sebanyak 40 aturan. Selanjutnya aturan spesies umum tersebut digabungkan dengan aturan hasil rekomendasi pakar sebanyak 11 aturan. Sehingga total aturan yang akan diimplementasikan dalam DSS untuk mengidentifikasi spesies umum (dengan atribut morfologi dan morfometri) dan spesies langka (dengan atribut morfologi) adalah sebanyak 51 aturan. DSS meliputi fitur utama identifikasi kelelawar, pengelolaan data spesies untuk memperbaharui data spesies, dan pengelolaan atribut data kelelawar untuk memperbaharui data atribut.
Keyword: C5.0, identifikasi kelelawar, klasifikasi, random forest, sistem penunjang keputusan

Judul: Penentuan spesies ikan karang berdasarkan sistem pakar, Expert system : studi kasus famili, Chaetodontidae, Pomacentridae, Scaridae dan Serranidae
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mendesain, mengembangkan dan mengimplementasikan sistem pakar yang dapat membantu pengidentifikasian spesies ikan karang melalui penilaian dan pengambilan keputusan dengan cepat, tepat dan mudah. Model sistem pakar didukung dengan beberapa metode tambahan yaitu Jaringan Saraf Tiruan (JST) propagasi balik dan Learning Vector Quantization (LVO). Kedua metode ini dipakai dalam menentukan pola objek yang hasilnya merupakan input untuk sistem pakar yang dipakai. LVQ propagasi balik dipakai untuk menentukan pola badan seluruhnya, kepala dan ekor dan JST dipakai untuk menentukan pola warna pada sebagian badan ikan. Kelompok JST propagasi balik yang digunakan merupakan hasil penyederhanaan dari kelompok besar hingga menjadi kelompok lebih kecil. Tujuan dari pengenalan pola untuk mengetahui bentuk pola kepala dan ekor adalah termasuk dalam rangkaian penajaman pengidentifikasian spesies ikan karang sehingga didapat karakteristik yang unik dari tiap-tiap spesies ikan karang. Pengolahan citra dilakukan dalam mengambil ciri-ciri objek sebelum diolah menjadi data pada metode-metode yang digunakan dan dapat menyertakan tampilan visual kepada pengguna. Definisi corak diambil melalui pengolahan citra yang ada di aplikasi ini hasilnya berupa persen warna objek (ikan). Salah satu perbedaan algoritma pendugaan ikan dari sistem yang dibuat memakai area objek untuk pendugaan spesies ikan karang adalah input yang digunakan adalah area sebagian badan yang berbeda pada sistem yang menggunakan seluruh bagian objek sebagai inputnya. Penulis menggunakan daerah yang dimana warna ikan baik untuk dihitung dan digunakan dalam penentuan spesies ikan karang yaitu pada bagian tubuh ikan bagian tengah. Letak dan besar area potong yang digunakan pada sistem ini tergantung dari panjang total tubuh ikan dan garis tengah horizontal tubuh ikan. Penulis telah mengembangkan program (perangkat lunak) PINTAR (Program Identifikasi Ikan Karang) berdasarkan sistem pakar dan menggunakan aplikasi LVQ dan JST propagasi balik. Program PINTAR berhasil dengan baik dalam ujicoba identifikasi spesies ikan karang, walaupun dengan jumlah famili yang sangat terbatas.
Keyword: 

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: