Judul: Perbandingan Algoritme Pruning pada Decision Tree yang Dikembangkan dengan Algoritme CART.
Abstrak: Perkembangan teknologi yang begitu cepat, ikut berakibat kepada proses pengumpulan data. Penerapan Data Mining sangat berguna untuk memanfaatkan tumpukan data akibat dari mudahnya pengumpulan data. Salah satu metode yang sering digunakan dalam Data Mining adalah decision tree. Pruning merupakan bagian dari proses pembentukan decision tree. Saat pembentukan decision tree, beberapa node merupakan outlier maupun hasil dari noise data. Penerapan pruning pada decision tree, dapat mengurangi outlier maupun noise data pada decision tree awal sehingga dapat meningkatkan akurasi pada klasifikasi data. Oleh sebab itu pemilihan algoritme pruning yang tepat perlu dilakukan untuk mendapat hasil klasifikasi yang maksimal. Penelitian ini menggunakan data profile pelanggan dari perusahaan penyedia kredit. Data tersebut diperoleh dari bank data pada University of California. Data yang digunakan pada penelitian ini memiliki 20 variabel dengan dua buah kelas dan berjumlah 1000 instance. Dari 20 variabel yang ada pada data, 13 variabel merupakan data kualitatif dan sisanya merupakan data bertipe numerik. Pada Penelitian ini dibandingkan tiga algoritme pruning, yaitu Cost Complexity Pruning (CCP), Reduced Error Pruning (REP), Error Based Pruning (EBP). Ketiga algoritme tersebut melakukan pruning pada decision tree yang dikembangkan dengan algoritme Classification and Regression Tree (CART). Perbandingan algoritme dilakukan berulang-ulang pada kondisi data yang berbeda baik dari segi jumlah instance maupun variabel data. Perbandingan algoritme yang dilakukan meliputi perbandingan nilai akurasi dari decision tree yang terbentuk, serta waktu proses dari ketiga algoritme pruning. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritme CCP merupakan algoritme dengan waktu eksekusi tercepat hampir untuk setiap pruning pada data dengan jumlah variabel berbeda-beda. Pada rataan error rate seluruh percobaan, algoritme REP akan menghasilkan error rate paling kecil. Walaupun error rate algoritme REP lebih baik, error rate tersebut tidak berbeda jauh dengan nilai error rate algoritme EBP, namun dengan nilai error rate yang mendekati serupa, EBP menghasilkan decision tree yang jauh lebih simpel daripada algoritme REP. Kata kunci: Decision tree, Classification and Regression Tree (CART), Cost Complexity Pruning (CCP), Reduced Error Pruning (REP), Error Based Pruning (EBP)
Keyword: 

Judul: Penerapan Algoritme Smotebagging Dalam Penyusunan Pohon Keputusan Dan Regresi Logistik Untuk Kajian Kredit Macet.
Abstrak: Permasalahan yang sering ditemui dalam kasus klasifikasi adalah masalah data tidak seimbang yang merupakan kondisi dimana salah satu atau lebih kelas mendominasi kelas yang lain. Data tidak seimbang akan menghasilkan bias terhadap kelas dengan jumlah contoh yang lebih besar (mayor) karena pengklasifikasi akan cenderung memprediksi data kelas mayor, sedangkan kelas minor akan cenderung diabaikan (dianggap sebagai noise), sehingga data amatan pada kelas minor tidak dapat diklasifikasikan dengan benar. Untuk banyak kasus, kesalahan memprediksi objek dari kelas minor dapat memberikan resiko lebih besar dibanding dengan kesalahan memprediksi objek dari kelas mayor. Penelitian ini mendiskusikan salah satu teknik penanganan masalah data tidak seimbang, yaitu SMOTEBagging. SMOTEBagging merupakan kombinasi dari metode SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) dan Bagging (Bootstrap Aggregating), dimana metode SMOTE akan dilibatkan dalam proses bagging, yaitu membangkitkan data buatan pada gugus data hasil proses bootsrap. Pohon Keputusan dengan algoritme CART (Classification and Regression Tree) dan regresi logistik merupakan pengklasifikasi yang akan digunakan pada setiap gugus data yang diperoleh. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang diambil dari salah satu Bank di Indonesia, Bank X, yaitu data nasabah kredit tanpa agunan. Peubah yang digunakan dalam penelitian ini merupakan karakteristik nasabah yang dinilai dalam credit scoring, yaitu sebanyak 17 peubah penjelas. Berdasarkan hasil analisis, SMOTEBagging terbukti dapat meningkatkan kinerja klasifikasi pada data tidak seimbang pada pengklasifikasian data credit scoring pada kasus ini. Hal ini ditunjukkan dengan nilai AUC dan kepekaan yang lebih baik dibandingkan dengan model tanpa SMOTEBagging. Berdasarkan nilai AUC, pengklasifikasian credit scoring dengan menggunakan model regresi logistik lebih baik dibandingkan dengan model CART, baik dengan penerapan algoritme SMOTEBagging maupun tidak. Sedangkan berdasarkan nilai kepekaan, model CART lebih baik dibanding dengan regresi logistik untuk model tanpa SMOTEBagging, dan model regresi logistik lebih baik dibanding dengan CART untuk model dengan SMOTEBagging. Sementara itu, model dengan penerapan algoritme SMOTEBagging memiliki nilai AUC dan kepekaan yang lebih tinggi dibanding dengan model tanpa SMOTEBagging meskipun nilai kehususannya menurun. Oleh karena pada penelitian ini berfokus pada kelas minor (kredit macet), maka berdasarkan pada kepentingan dalam penelitian ini diambil kesimpulan bahwa SMOTEBagging dapat menaikkan tingkat akurasi model kelas minor.
Keyword: akurasi, data tidak seimbang, CART, regresi logistik, SMOTEBagging

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: