Judul: Decision Tree Model for Deciding Feasible Non-Cash Government Assistance Recipients
Abstrak: Pemerintah telah mengadakan berbagai program kerja untuk mengatasi masalah kemiskinan seperti program di bidang pangan yaitu program Beras Sejahtera (RASTRA) dan Bantuan Pangan Non-tunai (BPNT). Selain itu terdapat beberapa program yang diselenggarakan pemerintah di bidang pendidikan yaitu Program Indonesia Pintar (PIP), program Beasiswa Pendidikan bagi Masyarakat Miskin (BIDIKMISI) dan beberapa program pada sektor lainnya, yang bertujuan untuk mensejahterakan masyarakat Salah satu program khusus yang dikeluarkan oleh pemerintah dalam rangka percepatan penanggulangan kemiskinan adalah Program Keluarga Harapan (PKH) yang dikelola oleh Kementerian Sosial. PKH merupakan program pemerintah yang bertujuan untuk menanggulangi kemiskinan dengan melakukan pemberian bantuan sosial bersyarat kepada keluarga yang tidak mampu dalam segi ekonomi. Masyarakat yang menerima bantuan PKH disebut sebagai Keluarga Penerima Manfaat (KPM) dan ditetapkan sebagai peserta PKH. Permasalahan yang terjadi hingga saat ini adalah PKH yang berada di Kabupaten Lebak belum berjalan secara maksimal, karena belum tersalurkannya bantuan kepada masyarakat secara tepat sasaran. Salah satu faktor penghambat dari program PKH di Kabupaten Lebak adalah faktor keluarga yang mampu dalam perekonomian namun ingin menjadi peserta PKH dan mendapatkan bantuan pemerintah. Berdasarkan permasalahan di atas, maka penelitian ini bertujuan untuk membuat model klasifikasi menggunakan teknik pohon keputusan algoritme C5.0 untuk menentukan penerima bantuan pemerintah non-tunai yang layak. Dalam hal ini, model klasifikasi pohon keputusan yang dibuat dapat menghasilkan akurasi sebesar 88,63% dengan algoritme C5.0 (Model berbasis aturan) dan akurasi 88,86% dengan algoritme C5.0 (Model Berbasis Pohon). Selain algoritme C5.0, klasifikasi penerima bantuan pemerintah non-tunai dilakukan dengan menggunakan algoritme Naive Bayes yang menghasilkan akurasi sebesar 79,62%. Berdasarkan model pohon keputusan, penelitian ini menunjukkan bahwa kriteria yang paling menentukan apakah masyarakat akan menerima bantuan pemerintah non-tunai adalah keluarga yang memiliki lemari es dan mobil serta jumlah anggota rumah tangga dengan kisaran 1 sampai 3., The government has held various work programs to overcome poverty problems such as programs in the food sector, namely the RASTRA program (Beras Sejahtera) and BPNT (Bantuan Pangan Non-tunai). Examples of government assistance programs in the field of education include the Smart Indonesia Program (PIP), the Education Scholarship Program for the Poor (BIDIKMISI) and several programs in other sectors which aim to prosper the community. One of the special programs issued by the government in the context of accelerating poverty reduction is Program Keluarga Harapan (PKH) which is managed by the Ministry of Social Affairs. PKH is a government program that aims to reduce poverty by providing conditional social assistance to economically disadvantaged families. Communities who receive PKH assistance are referred to as KPM (Keluarga Penerima Manfaat) and are designated as PKH participants. The problem that has occurred so far is that PKH in Lebak Regency has not run optimally, because not all targeted community received the assitance. One of the inhibiting factors of the PKH program in Lebak Regency is the factor of families who are actually economically capable but still want to become PKH participants and receive government assistance. Based on the problems mentioned above, this study aims to create a classification model using the C5.0 algorithm decision tree technique to decide feasible non-cash government assistance recipients. In this case, the decision tree classification model that
Keyword: C5.0 algorithm, decision tree, non-cash government assistance, social welfare, Naive Bayes

Judul: Penerapan Analisis Pohon Regresi pada Data Perlindungan Sosial
Abstrak: Kemiskinan merupakan suatu permasalahan yang dihadapi oleh negara-negara berkembang. Kemiskinan menyangkut suatu kondisi kekurangan dari sebuah tuntutan kehidupan yang paling mendasar, khususnya dari aspek konsumsi, pendapatan, dan kebutuhan sosial. Salah satu upaya yang dilakukan pemerintah dalam menanggulangi masalah kemiskinan adalah dengan mengadakan program perlindungan sosial. Namun, program perlindungan sosial yang ada tidaklah mencukupi dalam menurunkan tingkat resiko bagi keluarga miskin. Oleh karena itu, pemerintah perlu melakukan evaluasi untuk melakukan klasifikasi terhadap keluarga penerima bantuan perlindungan sosial agar program perlindungan sosial yang dilakukan tepat sasaran. CART merupakan metodologi statistik nonparametrik yang dikembangkan untuk topik analisis klasifikasi, baik untuk peubah respon kategorik maupun kontinu. Tujuan utama CART adalah untuk mendapatkan suatu kelompok data yang akurat sebagai penciri dari suatu pengklasifikasian. Dalam penelitian ini digunakan algoritma CART dengan menggunakan pendekatan analisis pohon regresi untuk menganalisis faktor-faktor penciri yang mempengaruhi pemberian bantuan Program Perlindungan Sosial (PLS) di Kabupaten Bogor. Hasil analisis pohon regresi menghasilkan pohon maksimal dengan jumlah simpul sebanyak 20 simpul yang terdiri dari 9 simpul dalam dan 11 simpul terminal. Setelah dilakukan pemangkasan dengan menggunakan 10-fold cross validation diperoleh pohon optimal dengan jumlah simpul sebanyak 8 simpul yang terdiri dari 3 simpul dalam dan 5 simpul terminal. Pada pohon optimal diperoleh tiga peubah penjelas yang efektif dalam memprediksi persentase keluarga yang menerima bantuan perlindungan sosial. Persentase keluarga yang anggotanya menjadi buruh tani muncul sebagai peubah yang paling efektif, diikuti oleh bahan bakar untuk memasak dan persentase keluarga yang menerima kartu ASKESKIN setahun terakhir. Hasil pengelompokan pohon regresi dapat digunakan sebagai referensi pemerintah dalam menentukan segmentasi penerima bantuan program perlindungan sosial bagi kelompok-kelompok desa yang berada di Kabupaten Bogor berdasarkan kombinasi peubah-peubah penjelas yang dihasilkan.
Keyword: 

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: