Judul: Perbandingan Metode Logistic Regression, Metode Decision Tree, dan Metode Logistic Model Tree untuk Pengklasifikasian Data (Studi Kasus Kaggle Maternal Health Risk)
Abstrak: Metode Logistic Model Tree (LMT) merupakan metode klasifikasi yang menggabungkan metode Decision Tree dan metode Logistic Regression. Metode Decision Tree unggul dalam memecah proses pengambilan keputusan yang kompleks menjadi proses yang lebih sederhana namun keragaman model yang dihasilkan tinggi. Sebaliknya, metode Logistic Regression adalah metode klasifikasi yang menghasilkan model dengan keragaman rendah tetapi bias tinggi. Metode LMT dikembangkan dengan tujuan mencapai keuntungan dari kedua metode tersebut. Implementasi ketiga metode dalam penelitian ini dilakukan terhadap data Kaggle Maternal Health Risk. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode Decision Tree dan LMT menunjukkan performa yang sangat baik (AUC - Area Under Curve = 0,92), sementara metode Logistic Regression “dapat diterima” (AUC = 0,73) saja. Nilai akurasi yang dihasilkan metode LMT dan metode Decision Tree relatif sama baiknya, masing-masing bernilai 81,7% dan 81,3%. Namun demikian, metode LMT unggul dibandingkan dengan metode Decision Tree dalam hal jumlah simpul, yaitu dari 287 simpul yang dihasilkan metode Decision Tree menjadi hanya 99 simpul pada metode LMT., The Logistic Model Tree Method (LMT) is a classification method that combines decision tree learning and logistic regression. Decision Tree is superior in the ability to break down complex decision-making processes into simpler but the variety of result models is high. Meanwhile, Logistic Regression is a classification method that produces models with low variance but high bias. LMT method has the purpose to gain the advantages of both methods. The implementation of the three methods in this study is employed to analyze on the Kaggle Maternal Health Risk data. The obtained result shows that the Decision Tree and LMT methods perform very well (AUC - Area Under Curve = 0,92), while the logistic regression method is at "acceptable" level (AUC = 0,73). The accuracy values produced by the LMT method and the Decision Tree method are relatively good, at 81.7% and 81.3%. However, the LMT method is superior to the Decision Tree method in terms of the number of nodes, from 287 nodes created by the Decision Tree method to only 99 nodes in the LMT method.
Keyword: decision tree, logistic regression, logistic model tree, data classification

Judul: Perbandingan Klasifikasi Data menggunakan Decision Tree dan Regresi Logistik (Studi Kasus : UCI Heart Disease)
Abstrak: Data mining menjadi sebuah inovasi yang dapat membantu pengumpulan data dalam jumlah besar. Data mining dapat digunakan oleh perusahaan untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna dalam pengambilan keputusan bisnis yang penting. Data mining mempunyai 7 fungsi yang salah satunya adalah fungsi klasifikasi data. Klasifikasi merupakan teknik yang digunakan untuk menemukan model agar dapat menjelaskan konsep atau kelas data dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui. Penelitian ini membahas perbandingan metode Decision Tree dan Regresi Logistik dalam klasifikasi data. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah “UCI Heart Disease” yang bersumber dari website kaggle.com. Hasil penelitian didapatkan persentase akurasi hasil dari metode Decision Tree adalah 75% sedangkan untuk metode Regresi Logistik adalah 87%.
Keyword: decision tree, data classification, logistic regression

Judul: Nanokristalin Pirit (FeS2) sebagai Material Semikonduktor Fotovoltaik.
Abstrak: Teknologi fotovoltaik adalah suatu proses yang dapat mengubah sinar matahari menjadi energi listrik dengan media semikonduktor. Penggunaan sel surya untuk fotovoltaik hanya dapat mengonversi radiasi matahari menjadi energi listrik kurang dari 20%. Efisiensi akan meningkat ketika material semikonduktor untuk fotovoltaik dibuat menjadi ukuran nano. Pirit merupakan salah satu material semikonduktor fotovoltaik yang memiliki energi pita celah (Eg) dalam kisaran 0.8–0.95 eV. Energi pita celah tersebut terbukti meningkat ketika disintesis dengan metode hidrotermal menggunakan beragam molar [S]:[Fe] pada suhu 200 °C dalam 24 jam. Nilai energi pita celah yang dihasilkan adalah 1.58–2.073 eV. Ukuran nanokristalin pirit yang dihasilkan berada pada kisaran 21.04–58.77 nm menurut data Particle Size Analyzer. Besarnya ukuran nanokristal pirit yang tumbuh kurang dari 50 nm merupakan poin penting untuk aplikasi fotovoltaik.
Keyword: Hidrotermal, fotovoltaik, nanokristal, pirit