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: Perbandingan Algoritme C4.5 dan CART pada Data Tidak Seimbang untuk Kasus Prediksi Risiko Kredit Debitur Kartu Kredit
Abstrak: Credit risk is the risk of customers inability regarding their debt payment obligations. Credit risk can lead to non-performing loans, thereby reducing bank earnings. Various techniques can model the revenue of a debtor. One of them is the decision tree. There are several decision tree algorithms that can be used as classifiers, for example: C4.5 and CART. However, the classification results may be inaccurate due to the imbalanced in the used data. One way that can be used to address this problem is to include methods of sampling strategies: for examples over-sampling and under-sampling. This research found that the implementation of sampling strategy on the use of C4.5 and CART can improve the average accuracy, precision, recall, and F-measure.
Keyword: 

Judul: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity