Judul: Prediksi Jumlah Kendaraan yang Melintas Menggunakan Analisis Random Forest.
Abstrak: Informasi mengenai jumlah kendaraan yang melintasi suatu lokasi dibutuhkan banyak pihak, baik pemerintah maupun swasta. Permasalahan di lapangan, yaitu dibutuhkannya perhitungan jumlah kendaraan roda empat atau lebih yang akurat dan cepat. Pemodelan statistika dapat digunakan untuk membantu dalam prediksi jumlah kendaraan serta peubah yang berpengaruh terhadap jumlah kendaraan yang melintasi suatu lokasi. Salah satu pemodelan yang dapat digunakan untuk mengetahui hal tersebut dengan akurasi yang tinggi adalah analisis regression random forest dan ordinal random forest. ...
Keyword: jumlah kendaraan, regression random forest, ordinal random forest

Judul: Perbandingan Performa Metode Pohon Model Logistik dan Random Forest pada Pengklasifikasian Data
Abstrak: Multikolinearitas dan missing data merupakan dua masalah yang sering ditemukan pada data besar. Keberadaan missing data dapat mengurangi akurasi hasil prediksi. Logistic model tree (LMT) dapat menangani multikolinearitas dengan baik karena multikolinearitas bukan suatu masalah dalam metode pohon keputusan. Random forest terbukti dapat menurunkan keragaman dalam kasus prediksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji perbandingan metode LMT dan random forest pada data yang mengandung multikolinearitas dan missing data menggunakan data simulasi dan data riil. Tolak ukur evaluasi model adalah nilai ketepatan klasifikasi dan nilai AUC. Hasil yang diperoleh menunjukkan random forest memiliki performa yang lebih baik dalam memodelkan data dengan tingkat multikolinearitas sedang, banyak amatan dan persentase missing data yang besar. Sedangkan untuk data dengan tingkat multikolinearitas tinggi, LMT dengan penghapusan missing data terbukti menghasilkan performa yang lebih baik. Analisis selanjutnya dilakukan pada data dengan dimensi data yang berbeda. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa random forest menghasilkan performa yang lebih baik. Kemudian untuk data “breast cancer” yang memiliki missing data hanya 0,3% penghapusan missing data menghasilkan performa yang lebih baik., Multicollinearity and missing data are two common problems in big data. Missing data could decrease the prediction accuracy. Logistic model tree (LMT) is used to handle multicollinearity because multicollinearity does not affect the decision tree. Random forest can be used to decrease variance in prediction case. This study aimed to study the comparison of two methods, LMT and random forest, in multicollinearity and missing data in various cases using simulation study and real data as dataset. Evaluation model is based on classification accuracy and AUC measurement. The result stated that random forest had better performance if the multicollinearity level is moderate. LMT with omitted missing data is proven to have better performance for big data and when a high percentage of missing data occurred, and the multicollinearity level is severe. The next step is analysed real data with different sample size. The result stated that random forest have better performance. Omitted missing data have better performance in classification “breast cancer” data which consist 0,3 % missing data.
Keyword: Dimension of data, LMT, missing data, multicollinearity, random forest

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: