Judul: Perbandingan Algoritme Pruning pada Decision Tree yang Dikembangkan dengan Algoritme CART.
Abstrak: Perkembangan teknologi yang begitu cepat, ikut berakibat kepada proses pengumpulan data. Penerapan Data Mining sangat berguna untuk memanfaatkan tumpukan data akibat dari mudahnya pengumpulan data. Salah satu metode yang sering digunakan dalam Data Mining adalah decision tree. Pruning merupakan bagian dari proses pembentukan decision tree. Saat pembentukan decision tree, beberapa node merupakan outlier maupun hasil dari noise data. Penerapan pruning pada decision tree, dapat mengurangi outlier maupun noise data pada decision tree awal sehingga dapat meningkatkan akurasi pada klasifikasi data. Oleh sebab itu pemilihan algoritme pruning yang tepat perlu dilakukan untuk mendapat hasil klasifikasi yang maksimal. Penelitian ini menggunakan data profile pelanggan dari perusahaan penyedia kredit. Data tersebut diperoleh dari bank data pada University of California. Data yang digunakan pada penelitian ini memiliki 20 variabel dengan dua buah kelas dan berjumlah 1000 instance. Dari 20 variabel yang ada pada data, 13 variabel merupakan data kualitatif dan sisanya merupakan data bertipe numerik. Pada Penelitian ini dibandingkan tiga algoritme pruning, yaitu Cost Complexity Pruning (CCP), Reduced Error Pruning (REP), Error Based Pruning (EBP). Ketiga algoritme tersebut melakukan pruning pada decision tree yang dikembangkan dengan algoritme Classification and Regression Tree (CART). Perbandingan algoritme dilakukan berulang-ulang pada kondisi data yang berbeda baik dari segi jumlah instance maupun variabel data. Perbandingan algoritme yang dilakukan meliputi perbandingan nilai akurasi dari decision tree yang terbentuk, serta waktu proses dari ketiga algoritme pruning. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritme CCP merupakan algoritme dengan waktu eksekusi tercepat hampir untuk setiap pruning pada data dengan jumlah variabel berbeda-beda. Pada rataan error rate seluruh percobaan, algoritme REP akan menghasilkan error rate paling kecil. Walaupun error rate algoritme REP lebih baik, error rate tersebut tidak berbeda jauh dengan nilai error rate algoritme EBP, namun dengan nilai error rate yang mendekati serupa, EBP menghasilkan decision tree yang jauh lebih simpel daripada algoritme REP. Kata kunci: Decision tree, Classification and Regression Tree (CART), Cost Complexity Pruning (CCP), Reduced Error Pruning (REP), Error Based Pruning (EBP)
Keyword: 

Judul: Perbandingan Algoritme C4.5 dan CART pada Data Tidak Seimbang untuk Kasus Prediksi Risiko Kredit Debitur Kartu Kredit
Abstrak: Credit risk is the risk of customers inability regarding their debt payment obligations. Credit risk can lead to non-performing loans, thereby reducing bank earnings. Various techniques can model the revenue of a debtor. One of them is the decision tree. There are several decision tree algorithms that can be used as classifiers, for example: C4.5 and CART. However, the classification results may be inaccurate due to the imbalanced in the used data. One way that can be used to address this problem is to include methods of sampling strategies: for examples over-sampling and under-sampling. This research found that the implementation of sampling strategy on the use of C4.5 and CART can improve the average accuracy, precision, recall, and F-measure.
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: