Judul: Aplikasi Regression Tree pada Prestasi Siswa SMA ALAtiqiyah Sukabumi
Abstrak: Regression Tree (Regression Trees) is a non-parametric technique. This technique is used to explore the large and complex data. Complex dimensions can be formed large data, mixed data types, such as continuous and categorical, either nominal or ordinal. One application of regression tree is in the field of education, including to determine the factors that affect student’s achievement (academic ability) students that is the results of National Examination (UN). There are many factors influenced student’s achievement, those are internal and external factors. There are four factors that most influenced on student’s achievement, those are environment where the student lived, the average score of student’s report, final test, and gender.
Keyword: 

Judul: Identification of national education standards that influence the national exam with regression trees method
Abstrak: Pencapaian nilai Standar Nasional Pendidikan untuk Sekolah Menengah Atas di Pulau Jawa pada tahun 2013 menunjukkan adanya keragaman. Perbedaan ketercapaian Standar Nasional Pendidikan ini dapat memengaruhi nilai Ujian Nasional (UN). Hal yang dapat dilakukan untuk memaksimalkan pencapaian nilai UN adalah dengan mengklasifikasikan rata-rata nilai UN berdasarkan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap nilai UN. Metode pohon regresi merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk klasifikasi data dengan peubah respon berupa data numerik. Evaluasi kestabilan pohon optimum dilakukan dengan melakukan pengambilan contoh acak sebanyak tiga kali tanpa pengulangan. Pohon yang dihasilkan dari pengulangan tersebut berbeda-beda, hal ini menunjukkan ketidakstabilan. Penentuan peubah yang stabil dilakukan dengan random forest. Hasil dari random forest menunjukkan peubah yang stabil, diantaranya provinsi, Standar Sarana dan Prasarana, dan Standar Kompetensi Lulusan. Ketiga peubah tersebut merupakan peubah yang berkontribusi besar terhadap nilai UN. D.K.I Jakarta dan Jawa Timur perlu memperhatikan Standar Kompetensi Lulusan, sedangkan Banten, D.I Yogyakarta, Jawa Barat, dan Jawa Tengah perlu memperhatikan Standar Sarana dan Prasarana untuk mendapatkan nilai UN yang lebih baik., Achievement of The National Education Standard for high schools in Java Island in 2013 showed variation. The difference in the achievement of The National Education Standard can affect the student’s score in The National Exam (UN). A solution for maximizing UN is classifiying the student’s score of UN based on the factors that are associated with UN. Regression tree analysis method is one of the classification method which can be used for numerical response variable. Evaluation of stability of the optimum tree is done by resampling three times with no replacements. The trees obtained from the procedure showed differences which indicates instability. Therefore this method should be continued with random forest method to see which variables are stable. The stable explanatory variables based on random forest are provinces, Infrastructure Standards, and Competency Standards. These three variables are the variables that highly contribute to UN. D.K.I Jakarta and East Java should concern to improve Competency Standards, while Banten, D.I Yogyakarta, West Java and Centre Java should concern toimprove Infrastructure Standards to a the better score of UN. Keywords:regression trees, random forest, national standards of education
Keyword: pohon regresi, random forest, standar nasional pendidikan

Judul: Simtesis dan Pencirian Nanopartikel Fe3O4 Terlapisi Hidrogel Kitosan dengan Metode Iron Ions Assembly
Abstrak: Nanopartikel Fe3O4 telah berhasil disintesis melalui proses perakitan ionion Fe dalam hidrogel kitosan (iron ions assembly). Hidrogel kitosan disintesis menggunakan penaut-silang glutaraldehida dan direndam dalam larutan garam Fe2+ dan Fe3+ dengan nisbah konsentrasi 1:2 untuk menginduksi ion-ion Fe membentuk ferogel. Nanopartikel magnetik Fe3O4 selanjutnya dibentuk dengan menambahkan basa NaOH, dan produk dikeringkan pada suhu 60 °C. Peragaman konsentrasi larutan garam dan waktu pengeringan menunjukkan sifat magnet terbaik pada penggunaan Fe2+ 0.15 M dan Fe3+ 0.30 M serta waktu pengeringan 16 jam. Pencirian produk dengan difraktometer sinar-X menunjukkan telah terbentuk fase Fe3O4. Pencirian sifat magnet menggunakan vibrating sample magnetometer menunjukkan sifat superparamagnetik. Pencirian dengan penganalisis ukuran partikel dan mikroskop elektron transmisi menunjukkan distribusi ukuran nanometer, tetapi belum semua Fe3O4 tersalut oleh kitosan. Terjadinya taut-silang kitosan oleh glutaraldehida terpantau pada spektrum inframerah dengan keberadaan serapan baru pada bilangan gelombang 1710 cm-1 . Hadirnya Fe3O4 terpantau dari munculnya serapan pada bilangan gelombang 632 cm-1 . Perlu adanya penelitian lanjut meragamkan waktu pengeringan dan perendaman dengan larutan garam Fe2+ dan Fe3+ untuk melihat pengaruh produk sintesisnya.
Keyword: Chitosan, Hydrogel, Iron oxide, Magnetic property, Nanoparticle, Oksida besi, Sifat magnetik, Sifat magnet nanopartikel, Morfologi nanopartikel