Judul: Pengelolaan Perikanan Pukat Cincin Berbasis Ekologiekonomi (Studi Kasus: Perikanan Di Perairan Selat Sunda).
Abstrak: Pemerintah Indonesia telah berkomitmen untuk meningkatkan mutu pendidikan seperti yang tercantum pada undang-undang sistem pendidikan nasional (UU No. 20/2003). Peringkat akreditasi sekolah yang dikeluarkan oleh Badan Akreditasi Nasional untuk Sekolah/Madrasah (BAN S/M) merupakan cerminan mutu pendidikan yang diselenggarakan oleh sekolah. Namun jumlah sekolah yang terakreditasi belum sesuai dengan target sehingga pemerintah mengalami kesulitan dalam perencanaan program dan anggaran. Oleh karena itu, memprediksi peringkat akreditasi sekolah memiliki peranan yang penting sebagai referensi untuk meningkatkan mutu pendidikan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi peringkat akreditasi sekolah tingkat SMP di Provinsi Banten menggunakan boosted classification tree dengan memanfaatkan database data pokok pendidikan (Dapodik). Model terbaik akan digunakan untuk memprediksi peringkat akreditasi sekolah yang belum terakreditasi. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode CART sebagai metode klasifikasi tunggal dengan menggunakan kriteria Gini untuk pohon klasifikasi nominal dan generalized Gini impurity untuk pohon klasifikasi ordinal. Boosting merupakan salah satu metode ensambel yang sering digunakan untuk meningkatkan akurasi dari prediksi. Pada penelitian ini, boosted classification tree akan menggunakan metode CART sebagai metode dasarnya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa boosting telah berhasil meningkatkan tingkat akurasi dari prediksi dan mengurangi masalah ketidakstabilan prediksi. Persentase orang tua yang bekerja sebagai petani/nelayan/peternak (X22), luas area yang dimiliki sekolah (X29), persentase orang tua yang berpenghasilan  1 juta (X20), dan persentase orang tua yang bekerja sebagai PNS/tentara/polisi/pegawai swasta (X23) diduga sebagai empat prediktor terpenting dalam memprediksi peringkat akreditasi sekolah. Meskipun boosted classification tree telah berhasil meningkatkan performa prediksi, akurasi prediksi sangat tergantung pada kualitas Dapodik. Sehingga peningkatan mutu Dapodik sangat diperlukan untuk memperoleh akurasi prediksi yang lebih baik.
Keyword: boosting, pohon klasifikasi, peringkat akreditasi sekolah

Judul: Pemodelan Klasifikasi Random Forest untuk Mengidentifikasi Faktor Penting dalam Meningkatkan Mutu Pendidikan
Abstrak: Mutu pendidikan merupakan tingkat kesesuaian antara penyelenggaraan pendidikan dengan Standar Nasional Pendidikan (SNP) di satuan pendidikan. SNP merupakan acuan utama yang ditetapkan sebagai kriteria minimal yang harus dipenuhi oleh satuan pendidikan dan/atau penyelenggara pendidikan dengan mempertimbangkan kondisi dan keragaman Indonesia. SNP terdiri dari Standar Kompetensi Lulusan (SKL), Standar Isi (SI), Standar Proses (SPR), Standar Pendidik dan Tenaga Kependidikan (SPT), Standar Sarana dan Prasarana (SSP), Standar Pengelolaan (SPL), Standar Pembiayaan (SB) dan Standar Penilaian (SPN). SNP berfungsi sebagai dasar penyusunan strategi pengembangan mutu pendidikan berdasarkan hasil evaluasi pelaksanaan pendidikan. Evaluasi pelaksanaan pendidikan dilaksanakan melalui akreditasi dan ujian nasional (UN). Evaluasi pelaksanaan pendidikan sebagai penjaminan mutu pelayanan pendidikan melalui pemenuhan delapan SNP belum dipahami secara utuh dan belum mampu diterapkan dengan baik oleh setiap satuan pendidikan dan/atau penyelenggara pendidikan. Oleh karena itu diperlukan identifikasi pemenuhan SNP untuk mengetahui ketercapaian dan ketidaktercapaian SNP, yang diharapkan kedepannya, satuan pendidikan dapat meningkatkan mutu pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor penting dalam mempengaruhi mutu pendidikan jenjang SMA/MA tahun 2018 berdasarkan nilai ujian nasional berbasis komputer (UNBK) dan hasil akreditasi (butir-butir instrumen akreditasi) dengan menerapkan pemodelan klasifikasi random forest multikelas. Metode klasifikasi random forest adalah metode pohon gabungan pengembangan metode Classification and Regression Tree (CART) dengan menerapkan metode bootstrap aggregating (bagging) dan random feature selection. Random forest merupakan analisis nonparametrik yang dapat menghasilkan akurasi yang lebih tinggi, dapat mengatasi data latih dalam jumlah yang besar secara efisien, dan tidak terdapat pemangkasan peubah seperti pada algoritma decision tree (pohon klasifikasi tunggal). Pemodelan klasifikasi random forest pada penelitian ini dilakukan dengan mengklasifikasikan mutu pendidikan (nilai rataan 3 mata uji utama UNBK per satuan pendidikan) berdasarkan hasil akreditasi butir instrumen. Penanganan data tak seimbang dalam penelitian ini menggunakan metode pembobotan kelas dan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) yang diakibatkan oleh pengkategorisasian nilai rataan UNBK ke dalam empat kategori yakni sangat baik, baik, cukup, dan kurang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, pertama, berdasarkan evaluasi model, nilai akurasi klasifikasi dan rataan geometri tertinggi diperoleh dalam pemodelan klasifikasi random forest multikelas dengan optimalisasi parameter sebesar 88.17% dan 48.95%. Kedua, model klasifikasi random forest multikelas menghasilkan tingkat kepentingan peubah prediktor (butir-butir instrumen akreditasi) yakni butir 69, 68, 62, 71, 67, 55, 56, 83, 45, 39, 36, 33, 64, 46, dan 14. Berdasarkan indikator tingkat kepentingan peubah prediktor, SNP yang memiliki peran penting dalam mengklasifikasikan mutu pendidikan di tingkat satuan pendidikan adalah standar iii sarana dan prasarana, standar pendidik dan tenaga kependidikan, dan standar kompetensi lulusan. Oleh karena itu, peningkatan mutu pendidikan di satuan pendidikan dapat dilakukan dengan meningkatkan sarana dan prasarana, kompetensi pendidik dan tenaga kependidikan, serta kompetensi lulusan. Penerapan metode klasifikasi random forest dalam mengidentifikasi faktor penting dalam mengklasifikasi mutu pendidikan (UNBK) berdasarkan butir-butir instrumen akreditasi diharapkan memberi informasi bagi pemerintah dan satuan pendidikan dalam peningkatan mutu pendidikan secara bertahap, terencana, dan kompetitif.
Keyword: pemodelan klasifikasi, random forest multikelas, SMOTE, standar nasional pendidikan, ujian nasional

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: