Judul: Perbandingan Klasifikasi Data menggunakan Decision Tree dan Regresi Logistik (Studi Kasus : UCI Heart Disease)
Abstrak: Data mining menjadi sebuah inovasi yang dapat membantu pengumpulan data dalam jumlah besar. Data mining dapat digunakan oleh perusahaan untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna dalam pengambilan keputusan bisnis yang penting. Data mining mempunyai 7 fungsi yang salah satunya adalah fungsi klasifikasi data. Klasifikasi merupakan teknik yang digunakan untuk menemukan model agar dapat menjelaskan konsep atau kelas data dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui. Penelitian ini membahas perbandingan metode Decision Tree dan Regresi Logistik dalam klasifikasi data. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah “UCI Heart Disease” yang bersumber dari website kaggle.com. Hasil penelitian didapatkan persentase akurasi hasil dari metode Decision Tree adalah 75% sedangkan untuk metode Regresi Logistik adalah 87%.
Keyword: decision tree, data classification, logistic regression

Judul: Perbandingan Probabilistic Fuzzy Decision Tree dan Fuzzy Decision  Tree untuk Model Klasifikasi pada Data Diabetes
Abstrak: Data yang dikumpulkan oleh rumah sakit sangat banyak dan bervariasi, termasuk juga data pasien yang mengidap penyakit diabetes, akan tetapi data tersebut belum banyak dimanfaatkan secara optimal. Untuk itu diperlukan suatu sistem data mining yang bisa memanfaatkan data tersebut menjadi suatu informasi yang berguna. Sebuah penelitian tentang teknik klasifikasi pada data mining telah dilakukan pada data diabetes suatu rumah sakit dengan metode fuzzy decision tree. Penelitian tersebut menghasilkan 30 buah aturan dengan akurasi 90.69%, pada nilai fuzziness control threshold sebesar 98% dan leaf decision threshold sebesar 3%. Aturan klasifikasi yang mengandung kelas target negatif diabetes sebanyak 29 aturan, sedangkan untuk kelas target positif diabetes sebanyak 1 aturan.
Keyword: 

Judul: Synthesis of Molybdenum Trioxide (MoO3) by Electrochemical Method for Electrochromics Application
Abstrak: Molybdenum trioxide (MoO3) thin films have been deposited on glass substrates by electrochemical method using ammonium heptamolybdate tetrahydrate ((NH4)6Mo7O244H2O). The films were deposited onto glass substrates as the control temperature at 25○C and annealing treatment at 350○C for 30 mins. The MoO3 thin films were investigated by UV-Vis, X-ray diffraction techniques (XRD), Scanning Electron Microscopy (SEM). The JCPDS card show that orthorhombic MoO3 (α- phase) has been formed. Molybdenum trioxide MoO3 formation was also confirmed by JCPDS card no. 35-0609. The SEM photographs revealed that the spherical and rod-like morphology and their grains size increased with increasing of heating temperatures. The measurement results show that the MoO3 thin film prepared at 350°C transmited about 80% of the visible spectrum. The effect of different heat treatments on surface morphology, thickness and optical properties of the films are discussed in this thesis.
Keyword: Institut Pertanian Bogor, Bogor Agricultural University, IPB, Electrophoretics, electrodeposide, electrochromics, electrochromic materials, electrochromic mechanism