Judul: Klasifikasi Keberhasilan Melanjutkan Pendidikan Jenjang SMA di Provinsi Banten dengan Metode CART dan Random Forest.
Abstrak: Tingkat putus sekolah di Indonesia memiliki persentase yang semakin tinggi ketika jenjang pendidikan semakin tinggi. Persentase melanjutkan pendidikan ke jenjang SMA di Indonesia berada di angka 77.50%. Banten merupakan salah satu provinsi yang memiliki persentase putus sekolah yang semakin tinggi ketika jenjang pendidikan juga semakin tinggi. Selain itu, Banten merupakan provinsi terendah kedua di Indonesia dalam persentase melanjutkan pendidikan ke jenjang SMA yaitu 68.92%. Penelitian ini mengkaji peubah penting dan kinerja klasifikasi yang dihasilkan oleh metode pohon klasifikasi dan random forest. Hasil kajian menunjukan bahwa peubah penting dari kedua metode sama yaitu pengeluaran per kapita (X8) dan proporsi anggota rumah tangga berpendidikan kurang dari SMA (X10). Kemudian, berdasarkan nilai AUC yang didapatkan dengan 10-fold cross validation menunjukkan metode random forest lebih baik dibandingkan pohon klasifikasi. Percobaan dengan melihat nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas pada beberapa nilai cuts off juga menunjukkan bahwa random forest dapat memberi kinerja prediksi yang lebih optimal dibandingkan pohon klasifikasi.
Keyword: AUC, cuts off, pohon klasifikasi, putus sekolah, random forest

Judul: Klasifikasi Keberhasilan Melanjutkan Pendidikan Jenjang SMA di Provinsi Banten dengan Metode CART dan Random Forest.
Abstrak: Tingkat putus sekolah di Indonesia memiliki persentase yang semakin tinggi ketika jenjang pendidikan semakin tinggi. Persentase melanjutkan pendidikan ke jenjang SMA di Indonesia berada di angka 77.50%. Banten merupakan salah satu provinsi yang memiliki persentase putus sekolah yang semakin tinggi ketika jenjang pendidikan juga semakin tinggi. Selain itu, Banten merupakan provinsi terendah kedua di Indonesia dalam persentase melanjutkan pendidikan ke jenjang SMA yaitu 68.92%. Penelitian ini mengkaji peubah penting dan kinerja klasifikasi yang dihasilkan oleh metode pohon klasifikasi dan random forest. Hasil kajian menunjukan bahwa peubah penting dari kedua metode sama yaitu pengeluaran per kapita (X8) dan proporsi anggota rumah tangga berpendidikan kurang dari SMA (X10). Kemudian, berdasarkan nilai AUC yang didapatkan dengan 10-fold cross validation menunjukkan metode random forest lebih baik dibandingkan pohon klasifikasi. Percobaan dengan melihat nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas pada beberapa nilai cuts off juga menunjukkan bahwa random forest dapat memberi kinerja prediksi yang lebih optimal dibandingkan pohon klasifikasi.
Keyword: AUC, cuts off, pohon klasifikasi, putus sekolah, random forest

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: