Judul: Penerapan Bayesian Network dalam Penetapan Daerah Tertinggal.
Abstrak: Salah satu fungsi dari Kementerian Negara Pembangunan Daerah Tertinggal adalah menetapkan status ketertinggalan daerah. Penetapan status daerah tertinggal digunakan sebagai pedoman dalam pembangunan daerah. Kriteria utama penetapan status daerah meliputi peubah ekonomi, sumber daya manusia, infrastruktur, kelembagaan keuangan, karakteristik daerah dan aksesibilitas. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan pendekatan bayesian network dalam mencari model yang sesuai pada penetapan status daerah tertinggal. Penelitian ini juga bertujuan untuk membandingkan algoritma naive bayes, maximum spanning tree, dan equivalence classes, serta menganalisis perubahan-perubahan peubah. Data yang digunakan pada penelitian ini diambil dari data Kementerian Negara Pembangunan Daerah Tertinggal 2008 yang bersumber dari data Potensi Desa 2005 dan Survei Sosial Ekonemi Nasional 2006. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan bayesian network dapat diterapkan dalam penetapan daerah tertinggal. Penelitian memperlihatkan bahwa klasifikasi algoritma equivalence classes merupakan yang paling sesuai dengan hasil Kementerian Negara Pembangunan Daerah Tertinggal. Secara berurutan pengaruh terhadap peubah status daerah mulai dari yang terkuat hingga terlemah adalah peubah ekonomi, infrastruktur, sumber daya manusia, karakteristik daerah, aksesibilitas, dan kelembagaan keuangan. Penelit ian juga memberikan informasi bahwa secara keseluruhan dalam meningkatkan status daerah menjadi daerah maju, peubah yang perlu diprioritaskan adalah ekonomi dan sumber daya manusia.
Keyword: 

Judul: Penerapan Metode Tree Augmented Bayesian Network dalam Penetapan Daerah Tertinggal
Abstrak: Salah satu fungsi dari Kementrian Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi (KPDT) adalah menetapkan status ketertinggalan dari suatu daerah. Status daerah tertinggal (DT) dibagi menjadi lima kategori, yaitu daerah potensi maju, agak tertinggal, daerah tertinggal, sangat tertinggal, dan daerah sangat parah. Status daerah ditentukan dari enam kriteria utama. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari KPDT. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode k-rataan dapat diterapkan dalam penentuan status daerah tertinggal dan hasilnya berbeda dengan status daerah yang telah ditetapkan oleh KPDT. Metode tree augmented naive Bayesian network (TAN-BN) diterapkan pada data hasil metode KPDT dan metode k-rataan, untuk membentuk struktur klasifikasi dan prediksi. Struktur TAN-BN menunjukkan hubungan antara peubah respon dengan peubah penjelas serta hubungan antar peubah penjelas itu sendiri. Struktur klasifikasi pada data metode KPDT memiliki tingkat akurasi sebesar 92.47% untuk data training dan 78.38% untuk data testing, sedangkan pada data dengan metode k-rataan adalah sebesar 96.58% untuk data training dan 67.57% untuk data testing.
Keyword: k-means, backward region, region status, tree augmented naive Bayesian network, Metode k-rataan, Metode KPDT, TAN-BAN, Metode KPDT, Struktur klasifikasi

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: