Judul: Rainfall Classification Modelling in Bogor District Using
Random Forest Method.
Abstrak: ADE MUSTHOPIC. Pemodelan Klasifikasi Curah Hujan di Kabupaten Bogor Menggunakan Metode Random Forest. Dibimbing oleh FARIT MOCHAMAD AFENDI dan ANWAR FITRIANTO Kabupaten Bogor merupakan wilayah yang memiliki curah hujan cukup tinggi, dimana berdasarkan penelitian BMKG pada Februari 2021 menunjukan rata-rata curah hujan di Kabupaten Bogor berada di angka 300 mm/bulan. Tingginya curah hujan yang terus menerus dapat berdampak buruk dalam bidang pertanian, dan berpotensi terjadinya bencana alam. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi terhadap curah hujan di Bogor dengan menggunakan komponen-komponen iklim sebagai variable pendukung menggunakan metode Random Forest. Kemudian dilakukan perbandingan kinerja model sebelum dan setelah dilakukannya penanganan data tidak seimbang dengan SMOTE. Sebelum dilakukannya SMOTE, nilai akurasi, sensitivitas, spesifisitas, skor F1 berturut-turut adalah 76%, 34%, 88%, and 40%. Sedangkan setelah dilakukan SMOTE nilai akurasi, sensitivitas, spesifisitas, skor F1 berturut-turut adalah 72%, 57%, 76%, and 49%. Dari data yang disimpulkan bahwa SMOTE tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja model klasifikasi. Kata Kunci : curah hujan, random forest, SMOTE, Bogor is one of the district which have high rainfall level, based on BMKG research in February 2021 shows that average rainfall level in February is 300 mm/month. However, continuous high rainfall which have negative impact on agriculture, and also has the potential impact for natural disasters. This research is purposes to conducting rainfall classifications modelling in Bogor using climate component as supporting variable using random forest method. Then a comparison of model performance will be carried out before and after handling unbalaced data with SMOTE. The result obtained were that the model before SMOTE had accuracy, sensitivity, specificity, f1-score respectively 76%, 34%, 88%, and 40%. Whereas after SMOTE the accuracy, sensitivity, specificity, and f1-score respectively 72%, 57%, 76%, and 49%. Based on the result, it can be conclude that SMOTE has no significant effect on the performance of the classification model.
Keyword: curah hujan, random forest, SMOTE

Judul: Pemodelan Klasifikasi Curah Hujan Bulanan di Kabupaten Indramayu dengan Metode Random Forest dan Rotation Forest.
Abstrak: Curah hujan merupakan salah satu unsur iklim yang sangat berperan penting dalam proses pertanian. Kelancaran proses pertanian bergantung pada tinggi dan rendahnya curah hujan serta dampak yang diberikan. Adanya pemodelan yang tepat dalam klasifikasi curah hujan diperlukan untuk memutuskan tindakan yang tepat dalam menghadapi dampak kondisi iklim di masa depan. Pada penelitian ini, pemodelan klasifikasi curah hujan dilakukan di Kabupaten Indramayu pada 3 ZOM, yaitu ZOM 77, 78, dan 79 dengan menerapkan metode random forest dan rotation forest. Klasifikasi ini menempatkan curah hujan ke dalam dua kelas, yaitu curah hujan ekstrem dan curah hujan normal. Pemodelan klasifikasi terbaik dihasilkan oleh metode rotation forest dengan nilai akurasi klasifikasi yang diperoleh pada ZOM 77, 78, dan 79 berturut-turut sebesar 68.74%, 68.92%, dan 67.43%, sedangkan dengan metode random forest berturut-turut sebesar 66.00%, 66.33%, dan 65.87%. Baik pemodelan klasifikasi dengan random forest maupun rotation forest mampu menghasilkan akurasi klasifikasi yang cukup konsisten walaupun nilai yang dihasilkan setiap menjalankan algoritmenya berbeda-beda. Namun, kedua metode tidak dapat mengatasi data tidak seimbang dalam penelitian ini yang ditunjukkan oleh nilai sensitivitas yang rendah dan nilai akurasi dan spesifisitas yang tinggi.
Keyword: curah hujan, klasifikasi, random forest, rotation 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: