Judul: Sistem Penunjang Keputusan Untuk Identifikasi Kelelawar Menggunakan Random Forest Dan C5.0
Abstrak: Identifikasi kelelawar secara morfometris dan morfologi merupakan suatu cara konvensional dan membutuhkan ketelitian, pengalaman yang signifikan, pengetahuan ensiklopedik, serta waktu yang cukup lama karena pengamatan harus dilakukan terhadap banyak individu spesies dan banyak parameter, sehingga dibutuhkan keakuratan data koleksi referensi yang baik dan literatur yang relevan. Beberapa ciri morfologi itu terkadang menyerupai dengan ciri spesies lain. Berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya metode klasifikasi yang digunakan beragam, dari beberapa metode tersebut diperoleh hasil rata-rata akurasi klasifikasi di atas 80%, dengan algoritme pohon keputusan random forest dan C5.0 yang memiliki akurasi yang paling tinggi di atas 90%. Kunci identifikasi atau fitur kelelawar yang ada sekarang ternyata belum dapat sepenuhnya dipakai oleh banyak pihak dalam menentukan spesies secara akurat, karena terbatasnya pengetahuan fitur yang paling berpengaruh menentukan spesies dan korelasi antar fitur. Bahkan pada beberapa kasus hanya dengan beberapa fitur dapat menentukan satu jenis kelelawar tanpa memperhatikan fitur lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan dan melakukan analisis algoritme random forest dan C5.0 untuk mengetahui karakteristik dan identifikasi jenis kelelawar serta membangun sistem penunjang keputusan (DSS) untuk mengetahui karakteristik dan mengidentifikasi jenis kelelawar. Algoritme random forest bekerja untuk menghasilkan aturan-aturan klasifikasi yang diturunkan dari pohon keputusan yang selanjutnya aturan-aturan tersebut akan digunakan pada dataset yang baru. Algoritme C5.0 berfungsi sebagai algoritme pembanding yang akan melakukan klasifikasi data. Algoritme random forest dan C5.0 diterapkan untuk mengetahui karakteristik dan identifikasi jenis kelelawar kategori spesies umum, algoritme C5.0 unggul dan terpilih dengan hasil rata-rata akurasi 98.98% sedangkan algoritme random forest memiliki rata-rata akurasi 97.26%. Sebanyak 39 Aturan spesies yang terpilih kemudian ditambah satu aturan untuk default class, sehingga aturan yang akan diimplementasikan di DSS untuk mengidentifikasi spesies umum adalah sebanyak 40 aturan. Selanjutnya aturan spesies umum tersebut digabungkan dengan aturan hasil rekomendasi pakar sebanyak 11 aturan. Sehingga total aturan yang akan diimplementasikan dalam DSS untuk mengidentifikasi spesies umum (dengan atribut morfologi dan morfometri) dan spesies langka (dengan atribut morfologi) adalah sebanyak 51 aturan. DSS meliputi fitur utama identifikasi kelelawar, pengelolaan data spesies untuk memperbaharui data spesies, dan pengelolaan atribut data kelelawar untuk memperbaharui data atribut.
Keyword: C5.0, identifikasi kelelawar, klasifikasi, random forest, sistem penunjang keputusan

Judul: Classification of Fishing Ground Using Random Forest and Support Vector Machine Algorithm
Abstrak: Kondisi ekonomi nelayan tradisional masih berada di lingkaran kemiskinan sehingga diperlukan solusi untuk meningkatkan kesejahteraan. Salah satu solusi adalah dengan menggunakan teknologi informasi mengenai daerah penangkapan ikan, sehingga nelayan dapat menghemat bahan bakar dan menambah jumlah tangkapan. Informasi daerah penangkapan ikan dapat ditentukan dengan cara mengolah data citra satelit dan menggunakan teknologi Machine Learning. Penelitian ini bertujuan membuat model yang dapat melakukan mengklasifikasi daerah penangkapan ikan menggunakan algoritma Random Forest dan Support Vector Machine menggunakan data citra satelit dengan berdasarkan parameter klorofil, suhu permukaan laut, salinitas, ketinggian dan suhu air laut. Data penelitian bersumber dari citra satelit Aqua MODerate resolution Imaging Spectroradiometer dan HYbrid Coordinate Ocean Model dari tahun 2019-2021 di Laut Jawa dan sekitarnya. Data penelitian dipraproses untuk menangani data yang tidak mempunyai nilai dengan interpolasi Inverse Distance Weighted. Daerah penangkapan ikan sebagai kelas data diperoleh dari hasil overlay data yaitu klorofil dan suhu permukaan laut. Sebelum digunakan membuat model klasifikasi daerah penangkapan ikan, data penelitian melakukan proses random undersampling untuk menanganani data yang tidak seimbang. Selanjutnya data penelitian dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji untuk pembuatan model klasifikasi daerah penangkapan ikan. Proses pembuatan model dilakukan Hyperparameter tunning untuk kedua algoritma Random Forest maupun Support Vector Machine menentukan nilai parameter terbaik. Nilai terbaik Random Forest adalah 0,9999 dengan nilai parameter jumlah pohon = 50, maksimal ketinggian = 6 dan maksimal jumlah daun = 9. Nilai terbaik Support Vector Machine adalah 0,9944 dengan nilai parameter yang mengontrol kesalahan = 1000 dan parameter yang membuat boundary = 1. Hasil penelitian ini menunjukan parameter klorofil mempunyai peran paling besar sebesar 77,14% dalam menentukan daerah penangkapan ikan. Hasil nilai precision yang dihasilkan algoritma Support Vector Machine (99,83%) lebih tinggi dibanding dengan yang dihasilkan algoritma Random Forest (99,80%). Meski demikian model klasifikasi yang dihasilkan algoritma Random Forest mempunyai nilai accuracy (99,90%), recall (100%) dan F1 score (99,90%) yang lebih tinggi dibanding dengan yang dihasilkan algoritma Support Vector Machine dengan nilai accuracy (99,89%), recall (99,96%) dan F1 score (99,89%). Model klasifikasi daerah penangkapan ikan yang dihasilkan Random Forest lebih baik dibanding dengan model klasifikasi daerah penangkapan ikan yang dihasilkan Support Vector Machine. Hasil verifikasi perbandingan daerah penangkapan ikan model klasifikasi Random Forest dengan PPDPI terdapat perbedaan dikarenakan perbedaan parameter yang digunakan dalam pembuatan model klasifikasi Random Forest dengan PPDPI.
Keyword: random forest, support vector machine, fishing ground

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: