Judul: Kajian Sensitivitas Parameter Algoritme Pada Metode Rotation Forest
Abstrak: Rotation forest merupakan metode klasifikasi baru untuk membangun metode pohon gabungan (classifier ensembles) dengan menggunakan pohon keputusan yang saling bebas. Proses pembeda dalam rotation forest adalah penerapan analisis komponen utama untuk merotasi peubah asal menjadi peubah baru yang saling bebas. Beberapa penelitian telah membuktikan bahwa rotation forest lebih akurat dalam melakukan dugaan klasifikasi dibandingkan metode bagging dan random forest. Penentuan parameter algoritme, yakni ukuran banyaknya pohon keputusan yang digunakan dalam metode gabungan (l) dan banyaknya pemisah gugus peubah asal (k) memegang peranan penting dalam menentukan keberhasilan dan keakuratan dugaan klasifikasi. Penelitian ini menggunakan data dengan peubah respon terdiri dari 2 kategori/kelas. Hasil penelitian adalah: (1) Tidak didapatkan nilai k spesifik untuk tiap kategori data yang dapat memaksimumkan nilai keakuratan klasifikasi nilai, nilai k = (p-1) cenderung menghasilkan keakuratan klasifikasi yang lebih rendah dibandingkan nilai k = {1, 2, 3, p/3}. (2) Metode gabungan rotation forest efektif digunakan untuk melakukan pengklasifikasian data dengan hanya menggunakan sedikit pohon keputusan yakni 10 sampai 20 pohon. (3) Terdapat hubungan negatif antara nilai keakuratan klasifikasi dengan proporsi keragaman kumulatif data, yakni semakin tinggi nilai proporsi keragaman kumulatif suatu data cenderung menurunkan nilai keakuratan klasifikasi, atau sebaliknya.
Keyword: analisis komponen utama, metode pohon gabungan, rotation forest

Judul: Kajian Empirik Akurasi Prediksi Klasifikasi Metode Rotation Forest
Abstrak: Klasifikasi adalah salah satu metode statistika yang dapat digunakan ketika peubah respon bersifat kategorik. Rotation forest membuat beberapa pohon gabungan dari sumbu peubah yang telah dirotasi menggunakan analisis komponen utama. Sebelum penelitian ini dilakukan, ada 13 penelitian di Departemen Statistika IPB mengenai klasifikasi dengan berbagai metode yang sudah dilakukan. Rataan tingkat akurasi klasifikasi ketiga belas penelitian tersebut adalah 81.47%. Nilai tersebut sudah cukup baik namun masih terdapat rataan kesalahan klasifikasi sebesar 18.53%. Rataan kesalahan klasifikasi pada penelitian sebelumnya tersebut menjadi hal yang menarik untuk diteliti dengan metode rotation forest. Rotation forest merupakan metode pohon gabungan yang paling akurat dibanding metode gabungan lainnya. Tujuan dari penelitian ini mengevaluasi metode rotation forest secara empirik dalam menghasilkan prediksi klasifikasi yang lebih baik. Sebagian besar data penelitian tersebut dapat diperbaiki dengan menggunakan metode rotation forest. Rataan tingkat akurasi klasifikasi meningkat sebesar 4.68%. Akurasi klasifikasi yang dihasilkan cukup konsisten. Selain itu, waktu komputasi yang dibutuhkan untuk menjalankan algoritme rotation forest cukup singkat walaupun data yang digunakan berukuran cukup besar.
Keyword: analisis komponen utama, metode gabungan, pohon klasifikasi, rotation forest

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: