Judul: Kajian Analisis Klasifikasi Ensemble dengan Pendekatan Riam (Cascade).
Abstrak: Salah satu cara yang dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi pada pemodelan klasifikasi adalah menggabungkan prediksi dari beberapa model dasar. Beberapa metode yang dapat dilakukan untuk menggabungkan prediksi model diantaranya voting, model averaging, stacking, dan riam (cascade). Dari keempat metode tersebut, kajian metode riam masih sedikit dilakukan. Metode riam menggabungkan beberapa prediksi model dasar secara bertahap. Pada setiap tahap, prediksi peluang dari model dasar dimasukkan ke dalam data. Data kemudian dimodelkan dengan algoritma model akhir. Penerapan metode riam dapat dilakukan secara global ataupun lokal. Secara global, peluang model dasar dimasukkan secara bertahap pada data dan dilakukan prediksi dengan model akhir yang ditentukan. Penerapan secara lokal, dapat dilakukan dengan algoritma pohon klasifikasi. Peluang model dasar dimasukkan setiap algoritma akan melakukan split. Kajian pada penelitian ini dibatasi pada metode riam lokal. Algoritma model akhir yang digunakan adalah pohon klasifikasi (CART), dengan kombinasi algoritma model dasar regresi logistik, diskriminan linier, neural networks, linear support vector machine, bagging, boosting, dan random forest. Untuk setiap kombinasi dipilih dua algoritma model dasar, sehingga akan dicobakan 21 kombinasi. 11 gugus data dengan respon biner digunakan untuk mengevaluasi kebaikan metode riam. Perbandingan akurasi dilakukan dengan penelitian yang dipublikasi tahun 1996 hingga 2009. Hasil penelitian menunjukkan tidak ada pengaruh pemilihan algoritma model dasar pada metode riam. Pengaruh struktur data terlihat bahwa metode riam baik untuk gugus data dengan peubah prediktor kategorik. Walaupun demikian, tidak terlihat perbaikan akurasi pada gugus data dengan jenis peubah prediktor kategorik. Perbaikan akurasi terlihat lebih stabil pada gugus data dengan prediktor numerik.
Keyword: ensemble learning, pemodelan klasifikasi, riam

Judul: Kajian Optimasi Dua Tahap dalam Pemodelan Klasifikasi Ensemble Menggunakan Algoritma Genetika
Abstrak: Data mining merupakan suatu proses eksplorasi dan analisis data dalam jumlah yang besar untuk menemukan pola dan aturan-aturan yang memiliki makna. Metode data mining dapat dibagi menjadi dua jenis, yaitu metode deskriptif dan metode prediktif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini termasuk dalam jenis metode prediktif, yaitu metode yang dirancang untuk memprediksi suatu informasi yang baru berdasarkan informasi yang kita miliki saat ini, informasi yang dihasilkan nantinya dapat bersifat kualitatif maupun kuantitatif. Informasi yang bersifat kualitatif dapat berupa suatu pemodelan klasifikasi, yang secara garis besar dapat dibagi dua jenis, yaitu supervised classification dan unsupervised classification. Pemilihan peubah merupakan salah satu hal penting dalam pemodelan klasifikasi. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan pemilihan peubah secara lebih efisien adalah dengan menggunakan Algoritma Genetika. Algoritma Genetika merupakan suatu algoritma yang dibangun dengan mengikuti pola evolusi pada makhluk hidup untuk mendapatkan suatu solusi terbaik. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi pada pemodelan klasifikasi adalah menggunakan ensemble learning, yang merupakan suatu metode penggabungan beberapa base classifier yang kemudian digunakan untuk memprediksi data baru. Secara umum, hasil prediksi dari ensemble learning dapat memberikan hasil prediksi yang lebih baik jika dibandingkan dengan hasil prediksi dari satu metode saja. Dalam hubungannya dengan pembobotan pada ensemble learning, algoritma genetika dapat digunakan untuk menentukan bobot terbaik guna mendapatkan hasil prediksi yang lebih baik. Dalam penelitian ini digunakan 7 base classifier, yaitu k-Nearest Neigbor (k-NN), regresi logistik, naïve bayes (NB), decision tree (DT), support vector machine (SVM), random forest (RF) dan boosting. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari sembilan dataset yang diambil dari UCI machine learning. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi prediksi dapat meningkat sekitar 0-34% jika dibandingkan dengan model-model pembanding lainnya, yaitu regresi logistik (RL), gaussian naïve bayes (GNB), knearest neighbor (KNN), analisis diskriminan (AD), support vector machine (SVM), decision tree (DT), bagging, AdaBoost, random forest (RF), stacking, dan neural network (NN).
Keyword: algoritma genetika,, ensemble learning, pemodelan klasifikasi

Judul: Pembuatan Sel Surya Berbasis Film Ferroelektrik Barium Strontium Titanate (Ba0,5Sr0,5TiO3)
Abstrak: Growth of films Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) 1 M has been done with variation of annealing in hold time 8 hours, 15 hours, 22 hours, and 29 hours at constant temperature 8500C, above Si (100) substrate p-type, by using the sol-gel process method which followed with spin coating process at 3000 rpm for 30 seconds. Optics spectroscopy shows that BST film solar cells with annealing hold time 8 hours, 15 hours, and 22 hours, works effectively in wavelength ≥ 700 nm absorption range. Yet for sample with annealing hold time about 29 hours effectively absorb in ≤ 700 nm wavelength range. It obtained BST film refractive index at range 2.0 to 7.0 to wavelength range ±370-870 nm. Band gap BST film value based on annealing hold time 8 hours, 15 hours, 22 hours, and 29 hours respectively 2.60 eV; 3.12 eV: 3.24 eV, and 2.66 eV. Electrical conductivity value which obtained, indicate that the BST film is classified as semiconductor material with conductivity order 10-5-10-4 S / cm. The result of I-V photovoltaic characterization shows the BST film potentially to be a solar cells device with efficiency according to the annealing hold time 8 hours, 15 hours, 22 hours, and 29 hours in a row are 2.68x10-5%, 3.51x10-5%, 4.53x10-5% and 3.22x10-5%
Keyword: