Judul: Klasifikasi Data Gempa Bumi menggunakan Algoritme Pohon Keputusan C5.0.
Abstrak: Gempa bumi adalah pergerakan mendadak dari lempeng bumi yang disebabkan oleh pelepasan tekanan yang terakumulasi sepanjang patahan geologis secara tiba-tiba. Indonesia memiliki kondisi geologis rawan gempa bumi sehingga klasifikasi gempa bumi diperlukan untuk mengukur tingkat risiko kerusakan/korban dari gempa bumi sehingga dapat memperkirakan tingkat kerentanan suatu daerah terhadap gempa bumi. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan model klasifikasi gempa berdasarkan risiko timbulnya kerusakan/korban, baik signifikan maupun nonsignifikan. Pemodelan yang digunakan adalah pohon keputusan dengan algoritme C5.0. Hasil klasifikasi mayoritas dibagi oleh variabel damage diawal dan dipengaruhi variabel lain seperti mag, smaj, areaClass, dan depth dengan tingkat akurasi 89 hingga 100 persen. Visualisasi dilakukan berdasarkan hasil klasifikasi C5.0 pada titik-titik pusat gempa yang terdapat di data gempa bumi. Visualisasi dilakukan menggunakan framework Shiny dengan library Leaflet. Hasil visualisasi menggambarkan skala intensitas risiko tiap kejadian gempa dengan radius wilayah hingga stasiun pengukuran terjauh (smaj).
Keyword: C5.0, gempa bumi, klasifikasi, pohon keputusan, risiko kerusakan/korban

Judul: Klasifikasi Kemunculan Titik Panas Pada Lahan Gambut Di Sumatera Dan Kalimantan Dengan Menggunakan Algoritme Pohon Keputusan C5.0
Abstrak: Prediksi kejadian kebakaran hutan dilakukan menggunakan titik panas sebagai indikator kebakaran hutan. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi kemunculan titik panas di lahan gambut di Sumatera dan Kalimantan. Algoritme yang digunakan dalam klasifikasi adalah C5.0 dengan model klasifikasi tree dan rule-based. Penerapan algoritme C5.0 pada dataset kebakaran hutan menghasilkan nilai akurasi terbesar pada dataset Sumatera tahun 2001 dan Kalimantan tahun 2001. Model pohon keputusan pada dataset Sumatera 2001 memiliki akurasi 88.98% dan model berbasis aturan memiliki akurasi 89.83%. Dari model pohon keputusan diperoleh 8 aturan klasifikasi sedangkan model berbasis aturan terdiri atas 7 aturan klasifikasi. Dari dataset Kalimantan 2001 dihasilkan model pohon keputusan dengan akurasi 71.91% dan model berbasis aturan dengan akurasi 71.91%. Dari model pohon keputusan diperoleh 2 aturan klasifikasi dan model berbasis aturan terdiri dari 2 aturan klasifikasi. Model dengan akurasi tertinggi diterapkan pada dataset baru 2015. Akurasi yang dihasilkan pada data baru Kalimantan tahun 2015 sebesar 42.22% dan Sumatera tahun 2015 sebesar 50.99%.
Keyword: C5.0, kebakaran hutan, klasifikasi, pohon keputusan, titik panas

Judul: Enrichment of organic selenium, inorganic selenium and  vitamin E in quail products through its supplementation in the diet and its potency  of quail eggs as an ingredient in selenium-rich egg juice
Abstrak: This study was aimed to achieve an optimum level of combine organic selenium, inorganic selenium and vitamin E in obtaining the best production and reproduction as well as the highest level of selenium in quail eggs. This study was conducted from January to August 2008. Numbers of observed quails were 720 (360 females and 360 males). The treatments were applied when the quails were six weeks old. Nine treatment diets were: To (commercial diet), T1(0.46 ppm inorganic Se + 43.50 ppm vitamin E), T2 (0.46 ppm inorganic Se + 87.00 ppm vitamin E), T3 (0.92 ppm inorganic Se + 43.50 ppm vitamin E), T4 (0.92 ppm inorganic Se +87.00 ppm vitamin E), T5 (0.46 ppm organic Se + 43.50 ppm vitamin E), T6 (0.46 ppm organic Se + 87.00 ppm vitamin E), T7(0.92 ppm organic Se + 43.50 vitamin E) and T8(0.92 ppm organic Se + 87.00 ppm vitamin E).
Keyword: egg yolk, glutathione peroxidase ( GSH-Px), hedonic test, rank test