Judul: Penerapan bayesian network untuk memprediksi pemenang Pilkada
Abstrak: Quick count mempakan metode untuk memprediksi hasil pemilihan melalui kajian penarikan contoh. Ketika quick count memenuhi 3 hal mendasar yaitu independency lembaga pelaksana nonpartisan, metode penarikan contoh yang tepat, dan implementasi hasil yang baik, maka quick count dapat memprediksi hasil perhitungan KPUD. Pelaksanaan quick count diawali oleh sejumlah survei dukungan Pilkada. Survei dukungan Pilkada dapat memprediksi hasil quick count. Perbedaan basis pengamatan quick count dan survei dukungan Pilkada menjadikan analisis pendugaan pemenang Pilkada tidak dapat dilakukan secara langsung, sebingga harus melalui proses data mining. Penelitian ini menggunakan Bayesian network yang merupakan salah satu teknik data mining untuk membangun model prediksi. Bayesian Network menghasilkan model peluang interaktif yang dapat memprediksi pemenang Pilkada berdasarkan kriteria kombinasi peubah. Penyusunan network dilakukan dengan metode simple narve Bayesian dan model causal network.
Keyword: 

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: Pengaruh Konsentrasi Katalis Methyl Ester Sulfonic Acid Terhadap Sifat Fisikokimia Gliserol Ester Oleat yang Dihasilkan
Abstrak: Glycerol is a by-product from palm olein biodiesel industry which could be value-added to obtain various products. One of the alternatives is to modify glycerol become glycerol ester oleat. Before processing, glycerol was first refined using 5% (v/v) phosphoric acid 85%. The refinery showed that glycerol content was increased from 49% to 80%. Glycerol was then esterified with oleic acid and catalyst methyl ester sulfonic acid (MESA) to obtain glycerol ester. Esterification was conducted at 240°C and nitrogen atmosphere using 200 rpm of mixing for 90 minutes. The best catalyst concentration used in esterification process is at 0,5% and resulting glycerol ester oleat with acid number 48,07 mg KOH/g sample, density of 0,9124 g/cm3, viscosity 68,32 cP (25°C), kinematic viscosity 36 cSt (40°C), flash point 230°C and pour point -15°C.
Keyword: glycerol ester, glycerol