Judul: Penerapan teknik klasifikasi dengan algoritme decision tree untuk data tanaman pangan dan hortikultura
Abstrak: Data sektor pertanian yang dimiliki oleh Departemen Pertanian selalu bertambah setiap tahun sehingga menghasilkan kumpulan data berukuran besar. Data tersebut terdiri dari 18 subsektor dan 16 atribut, termasuk di dalamnya data subsektor tanaman pangan dan hortikultura. Data tanaman pangan dan hortikultura terdi ri dari 109.037 record. Dalam penelitian yang telah dilakukan, diaplikasikan salah satu teknik data mining, yaitu klasifikasi dengan menggunakan algoritma decision tree, untuk melihat pola yang ada dalam data tanaman pangan dan hortikultura. Decision tree merupakan algoritma dalam klasifikasi yang paling banyak digunakan. Algoritma ini terdiri dari 3 (tiga) tahapan, yaitu pembentukan pohon; pemangkasan pohon; dan pembentukan aturan (IF-AND-THEN). Data tanaman pangan dan hortikultura dibagi menjadi 8 data set berdasarkan kelompok tahun yang terbagi per lima tahun, yaitu bdspT1 sampai dengan bdspT8, yang masing-masing terdiri dari atribut komoditas; lokasi; produktivitas; dan luas panen. Setiap data set tersebut dibagi menjadi 75% training set dan 25% test set.
Keyword: 

Judul: Perbandingan Metode Diskretisasi Data  Partisi Intuitif dan K-Means Clustering  terhadap Pembuatan Pohon Keputusan
Abstrak: Data sektor pertanian yang dimiliki Departemen Pertanian selalu bertambah setiap tahun sehingga menghasilkan sekumpulan data berukuran besar. Data tesebut mengandung informasi yang masih harus ditambang. Dalam penelitian ini, dibandingkan hasil pembentukan pohon keputusan menggunakan algoritme ID3 dengan metode diskretisasi Partisi Intuitif dan algoritme K-Means Clustering dengan jumlah cluster 4 dan 5 cluster Pohon keputusan dibentuk menggunakan algoritme ID3 yang sudah tersedia dalam perangkat lunak WEKA (Waikato Environment Knowledge Analysis). Berdasarkan keluaran dari WEKA, aturan yang dihasilkan oleh metode Partisi Intuitif berjumlah 63 dengan akurasi sebesar 84,54%. Aturan yang dihasilkan oleh algoritme K-Means clustering dengan 4 cluster berjumlah 49 dengan akurasi sebesar 87.40% dan aturan yang dihasilkan menggunakan algoritme K-Means clustering dengan jumlah cluster 5 berjumlah 59 dengan akurasi sebesar 76.87%. Nilai Root Means Square Error (RMSE) yang dihasilkan oleh masing masing metode yaitu Partisi Intuitif sebesar 0.12, algoritme K-Means clustering dengan jumlah cluster 4 sebesar 0.2 dan algoritme KMeans clustering dengan jumlah cluster 5 sebesar 0.24. Nilai RMSE dari hasil percobaan menunjukkan bahwa hasil terbaik terdapat pada pohon keputusan yang dibentuk dengan metode diskretisasi data partisi intuitif.
Keyword: 

Judul: Peluang Partikel Plasma Berada Pada Dimensi Debye Akibat Gangguan Gelombang Elektromagnetik dengan Menggunakan Persamaan Schrödinger
Abstrak: The solution of Schrodinger equations with plasma Coulomb potential in spherical coordinat results solution wave function and energy plasma particle. Electron probability density at Debye length with thermal effect same as ion, which indicates plasma in neutral state. Electromagnetic waves perturbation of an electric field given to result wave function perturbation system. The probability density of plasma particle due to electromagnetic waves perturbation is the largest when an electromagnetic waves frequency 1.41 times the plasma frequency .
Keyword: Schrödinger, plasma, electromagnetic wave