Judul: Penerapan Algortima Tree Augmented Naive Bayesian pada Penentuan Peubah Penting
Abstrak: Peningkatan kinerja produk sangat penting di era persaingan pasar bebas. Salah satu cara untuk mengoptimalkan peningkatan kinerja suatu produk, produsen harus mengetahui tingkat kepentingan peubah dari produknya. Metode statistika yang sering digunakan untuk menentukan tingkat kepentingan suatu produk adalah analisis regresi berganda. Metode ini memiliki kelemahan dalam hal asumsi yang mengikat. Permasalahan itu akan diselesaikan menggunakan metode Bayesian Network. Ada beberapa algoritma untuk menyusun Bayesian Network. Penelitian ini lebih menekankan penggunaan algoritma Tree Augmented Naive Bayesian dan Naive Bayesian karena sederhana dalam komputasi dan menghasilkan tingkat akurasi yang baik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Bayesian Network menggunakan algoritma Tree Augmented Naive Bayesian lebih baik daripada Naive Bayesian dengan nilai keakuratan klasifikasi sebesar 83%. Peubah yang paling penting untuk ditingkatkan adalah kekuatan rasa setelah dirasakan. Analisis perubahan peubah penjelas menunjukkan bahwa saat presentase kategori sangat suka sekali pada peubah penjelas ditingkatkan menjadi 100% maka persentase kategori sangat suka sekali pada peubah respon mengalami peningkatan.
Keyword: 

Judul: Analisis Tingkat Kesukaan Konsumen dengan Metode Bayesian Network (Studi Kasus Produk Biskuit)
Abstrak: Analisis tingkat kesukaan konsumen terhadap suatu produk merupakan salah satu cara yang dilakukan produsen dalam mengevaluasi produk. Analisis ini memberikan penilaian pada berbagai aspek produk. Hasil penilaian ini penting bagi produsen untuk memperbaiki aspek yang harus ditingkatkan agar produknya tetap disukai konsumen. Pada umumnya data tentang tingkat kesukaan berskala ordinal. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisisnya adalah Bayesian Network (BN). Simple-Naïve Bayesian merupakan metode BN yang sering digunakan, tetapi asumsi kebebasan antar-peubah penjelas pada metode ini sering tidak terpenuhi sehingga berkembang berbagai metode alternatif untuk mengatasinya. Beberapa metode alternatif tersebut adalah BN Terboboti dengan algoritma Maximum Spanning Tree, Equivalence Classes, dan Semi-Naïve Bayesian dengan algoritma Backward Sequential Elimination (BSE), Forward Sequential Selection (FSS). Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan membandingkan metode berdasarkan tingkat akurasi klasifikasi terbesar dalam klasifikasi tingkat kesukaan, serta menganalisis perubahan persentase pada setiap peubah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang memberikan tingkat akurasi terbesar dalam klasifikasi tingkat kesukaan adalah Metode Semi-Naïve Bayesian dengan algoritma BSE sebesar 94%. Struktur BN yang terbentuk merupakan struktur yang sama dengan simple-naïve Bayesian. Tingkat akurasi pada penelitian ini bernilai maksimum saat semua peubah penjelas dihubungkan dengan peubah respon. Aspek yang memiliki kontribusi terbesar pada tingkat kesukaan produk biskuit yang diteliti adalah rasa keju.
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: