Judul: Kajian Analisis Klasifikasi Ensemble dengan Pendekatan Riam (Cascade).
Abstrak: Salah satu cara yang dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi pada pemodelan klasifikasi adalah menggabungkan prediksi dari beberapa model dasar. Beberapa metode yang dapat dilakukan untuk menggabungkan prediksi model diantaranya voting, model averaging, stacking, dan riam (cascade). Dari keempat metode tersebut, kajian metode riam masih sedikit dilakukan. Metode riam menggabungkan beberapa prediksi model dasar secara bertahap. Pada setiap tahap, prediksi peluang dari model dasar dimasukkan ke dalam data. Data kemudian dimodelkan dengan algoritma model akhir. Penerapan metode riam dapat dilakukan secara global ataupun lokal. Secara global, peluang model dasar dimasukkan secara bertahap pada data dan dilakukan prediksi dengan model akhir yang ditentukan. Penerapan secara lokal, dapat dilakukan dengan algoritma pohon klasifikasi. Peluang model dasar dimasukkan setiap algoritma akan melakukan split. Kajian pada penelitian ini dibatasi pada metode riam lokal. Algoritma model akhir yang digunakan adalah pohon klasifikasi (CART), dengan kombinasi algoritma model dasar regresi logistik, diskriminan linier, neural networks, linear support vector machine, bagging, boosting, dan random forest. Untuk setiap kombinasi dipilih dua algoritma model dasar, sehingga akan dicobakan 21 kombinasi. 11 gugus data dengan respon biner digunakan untuk mengevaluasi kebaikan metode riam. Perbandingan akurasi dilakukan dengan penelitian yang dipublikasi tahun 1996 hingga 2009. Hasil penelitian menunjukkan tidak ada pengaruh pemilihan algoritma model dasar pada metode riam. Pengaruh struktur data terlihat bahwa metode riam baik untuk gugus data dengan peubah prediktor kategorik. Walaupun demikian, tidak terlihat perbaikan akurasi pada gugus data dengan jenis peubah prediktor kategorik. Perbaikan akurasi terlihat lebih stabil pada gugus data dengan prediktor numerik.
Keyword: ensemble learning, pemodelan klasifikasi, riam

Judul: Kajian Optimasi Dua Tahap dalam Pemodelan Klasifikasi Ensemble Menggunakan Algoritma Genetika
Abstrak: Data mining merupakan suatu proses eksplorasi dan analisis data dalam jumlah yang besar untuk menemukan pola dan aturan-aturan yang memiliki makna. Metode data mining dapat dibagi menjadi dua jenis, yaitu metode deskriptif dan metode prediktif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini termasuk dalam jenis metode prediktif, yaitu metode yang dirancang untuk memprediksi suatu informasi yang baru berdasarkan informasi yang kita miliki saat ini, informasi yang dihasilkan nantinya dapat bersifat kualitatif maupun kuantitatif. Informasi yang bersifat kualitatif dapat berupa suatu pemodelan klasifikasi, yang secara garis besar dapat dibagi dua jenis, yaitu supervised classification dan unsupervised classification. Pemilihan peubah merupakan salah satu hal penting dalam pemodelan klasifikasi. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan pemilihan peubah secara lebih efisien adalah dengan menggunakan Algoritma Genetika. Algoritma Genetika merupakan suatu algoritma yang dibangun dengan mengikuti pola evolusi pada makhluk hidup untuk mendapatkan suatu solusi terbaik. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi pada pemodelan klasifikasi adalah menggunakan ensemble learning, yang merupakan suatu metode penggabungan beberapa base classifier yang kemudian digunakan untuk memprediksi data baru. Secara umum, hasil prediksi dari ensemble learning dapat memberikan hasil prediksi yang lebih baik jika dibandingkan dengan hasil prediksi dari satu metode saja. Dalam hubungannya dengan pembobotan pada ensemble learning, algoritma genetika dapat digunakan untuk menentukan bobot terbaik guna mendapatkan hasil prediksi yang lebih baik. Dalam penelitian ini digunakan 7 base classifier, yaitu k-Nearest Neigbor (k-NN), regresi logistik, naïve bayes (NB), decision tree (DT), support vector machine (SVM), random forest (RF) dan boosting. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari sembilan dataset yang diambil dari UCI machine learning. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi prediksi dapat meningkat sekitar 0-34% jika dibandingkan dengan model-model pembanding lainnya, yaitu regresi logistik (RL), gaussian naïve bayes (GNB), knearest neighbor (KNN), analisis diskriminan (AD), support vector machine (SVM), decision tree (DT), bagging, AdaBoost, random forest (RF), stacking, dan neural network (NN).
Keyword: algoritma genetika,, ensemble learning, pemodelan klasifikasi

Judul: Photosensor producing based on ferroelectric material of Ba0,5Sr0,5TiO3 doped by Ferrium Oxide (Fe2O3) on a P-Type Silicon Substate Si (100) applied as a digital camera with a single pixel image sensor
Abstrak: Thin film Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) doped with Fe2O3 was grown on p-type silicon substrate (100) using chemical solution deposition (CSD). It used the solvent 2-methoxyethanol with annealing temperature of 850°C and the doping treatment Fe2O3 of 2.5, 5, 7.5, 10 % of the mass formed BST. Pure BST had the highest absorption of 600 nm of light wavelength. Additions Fe2O3 moves highest absorption in the range of 560 nm. Fe2O3 addition was strengthening thin film sensitivity to the effects of light. In general, doping Fe2O3 10% was result the best absorbance and current-voltage of BST thin film. Electrical properties of thin films BST include dielectric, photoconductivity, and dissipation energy. Based on the current-voltage (I-V) analysis, pure BST and doped BST showed photodiode properties. Dielectric values obtained in the range from 23.32 to 243. Based on electrical conductivity data and energy dissipation, BST thin films have shown photodiode characteristics and are therefore suitable as light sensors. The image sensor in a digital camera is also a light sensor. This BST thin film has been scientifically proven to be a light sensor and also it can be applied as an image sensor. This is a novelty image sensor based on thin film Ba0.5Sr0.5TiO3.
Keyword: barium strontium titanate, thin film, photodiode, image sensor, digital camera