Judul: Post pruning pohon keputusan spasial untuk klasifikasi kemunculan titik panas
Abstrak: The data with noises and outliers to build a decision tree tend to make the size of the decision tree large with low accuracy. This situation is called overfitting. Pruning method is one way to reduce size of the decision tree for increasing its accuracy. This study aims to prune decision trees from previous studies using the post pruning method. The post pruning method gives simple trees with higher accuracies compared to the original trees. The lowest average accuracy of decision tree after post pruning is 0.53% and 28.17% is the highest average accuracy of decision tree after post pruning.
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), post pruning, pruning, decision tree

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: Membran Komposit Kitosan-Zeolit untuk Aplikasi Direct Methanol Fuel Cell
Abstrak: Direct methanol fuel cell (DMFC) is a fuel cell that utilize methanol as the fuel source. The electrolyte membrane used in the DMFC system in this research was chitosan-zeolite composite membrane. The composite membrane was synthesized with chitosan-zeolite composition variation of 1:1, 1:2, 1:3, and 2:1. The membranes were analyzed by Fourier transform infrared spectrophotometer (FTIR) and scanning electron microscope, and for the specific gravity. Membrane performances were tested with methanol uptake, methanol permeability, conductivity, and potential difference in the DMFC system. The FTIR spectrum showed no formation of new functional groups inducating that the composite membrane was a result of physical mixing. Morphological analysis showed that the membrane was nonporous. Chitosan-zeolite 1:3 composite membrane had the highest specific gravity and methanol uptake, 1.4226 g/mL and 41.44%, respectively. The highest proton conductivity was showed by the 1:2 chitosanzeolite composite membrane, namely 7.2946× 10-7 S/cm. Based on this research results, chitosan-zeolite composite membrane can be applied in DMFC system.
Keyword: