Judul: Klasifikasi Keberhasilan Melanjutkan Pendidikan Jenjang SMA di Provinsi Banten dengan Metode CART dan Random Forest.
Abstrak: Tingkat putus sekolah di Indonesia memiliki persentase yang semakin tinggi ketika jenjang pendidikan semakin tinggi. Persentase melanjutkan pendidikan ke jenjang SMA di Indonesia berada di angka 77.50%. Banten merupakan salah satu provinsi yang memiliki persentase putus sekolah yang semakin tinggi ketika jenjang pendidikan juga semakin tinggi. Selain itu, Banten merupakan provinsi terendah kedua di Indonesia dalam persentase melanjutkan pendidikan ke jenjang SMA yaitu 68.92%. Penelitian ini mengkaji peubah penting dan kinerja klasifikasi yang dihasilkan oleh metode pohon klasifikasi dan random forest. Hasil kajian menunjukan bahwa peubah penting dari kedua metode sama yaitu pengeluaran per kapita (X8) dan proporsi anggota rumah tangga berpendidikan kurang dari SMA (X10). Kemudian, berdasarkan nilai AUC yang didapatkan dengan 10-fold cross validation menunjukkan metode random forest lebih baik dibandingkan pohon klasifikasi. Percobaan dengan melihat nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas pada beberapa nilai cuts off juga menunjukkan bahwa random forest dapat memberi kinerja prediksi yang lebih optimal dibandingkan pohon klasifikasi.
Keyword: AUC, cuts off, pohon klasifikasi, putus sekolah, random forest

Judul: Klasifikasi Keberhasilan Melanjutkan Pendidikan Jenjang SMA di Provinsi Banten dengan Metode CART dan Random Forest.
Abstrak: Tingkat putus sekolah di Indonesia memiliki persentase yang semakin tinggi ketika jenjang pendidikan semakin tinggi. Persentase melanjutkan pendidikan ke jenjang SMA di Indonesia berada di angka 77.50%. Banten merupakan salah satu provinsi yang memiliki persentase putus sekolah yang semakin tinggi ketika jenjang pendidikan juga semakin tinggi. Selain itu, Banten merupakan provinsi terendah kedua di Indonesia dalam persentase melanjutkan pendidikan ke jenjang SMA yaitu 68.92%. Penelitian ini mengkaji peubah penting dan kinerja klasifikasi yang dihasilkan oleh metode pohon klasifikasi dan random forest. Hasil kajian menunjukan bahwa peubah penting dari kedua metode sama yaitu pengeluaran per kapita (X8) dan proporsi anggota rumah tangga berpendidikan kurang dari SMA (X10). Kemudian, berdasarkan nilai AUC yang didapatkan dengan 10-fold cross validation menunjukkan metode random forest lebih baik dibandingkan pohon klasifikasi. Percobaan dengan melihat nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas pada beberapa nilai cuts off juga menunjukkan bahwa random forest dapat memberi kinerja prediksi yang lebih optimal dibandingkan pohon klasifikasi.
Keyword: AUC, cuts off, pohon klasifikasi, putus sekolah, random forest

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: