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: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: