Judul: Metode Smoothing dalam Naïve Bayes untuk Klasifikasi Email Spam
Abstrak: The presence of spam in email lead research on the development of software to classify email spam filter increases. Naïve Bayes is widely used as classification function by spam filter developer. Smoothing method on Naïve Bayes classification function that has been commonly used, namely Add-One smoothing or Laplace smoothing. There are another methods such as Jelinek-Mercer smoothing, Dirichlet smoothing, Absolute Discounting smoothing, and Two –Stage which allegedly able to improve classification accuracy exceeds Laplace smoothing. The experimental results shown accuracy for Naïve Bayes classification function using Laplace smoothing method is 93.72% lower than other smoothing methods which accuration results more than 94%. Naïve Bayes classification function which using Dirichlet smoothing method that gives the best results with accuracy 94.82%.
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), spam filter, naïve bayes smoothing method, accuration

Judul: Spam Filter Menggunakan Model Klasifikasi Multivariate Bernoulli dan Multinomial Naïve Bayes
Abstrak: Pertumbuhan pengguna email memicu peningkatan spam email sehingga diperlukan teknik spam filter. Model klasifikasi Naïve Bayes (NB) adalah salah satu metode supervised learning yang dapat digunakan untuk spam filter karena tingkat akurasi yang tinggi dan mudah diimplementasikan. Multivariat Bernoulli NB menggunakan atribut Boolean sedangkan Multinomial NB menggunakan frekuensi term, adalah dua model NB yang sering digunakan untuk fungsi klasifikasi. Pemilihan fitur ciri yang baik juga berpengaruh pada peningkatan akurasi klasifikasi. Penelitian ini mencoba memodelkan spam filter menggunakan model klasifikasi Multivariat Bernoulli dan Multinomial NB kemudian membandingkan akurasinya. Seleksi fitur chi-square dipilih dengan harapan dapat menghasilkan fitur ciri yang lebih baik. Model Multinomial NB tanpa seleksi fitur menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 95.31%, sedangkan untuk tingkat akurasi terendah didapatkan pada model Multivariate Bernoulli tanpa seleksi fitur sebesar 89.69%. Seleksi fitur chi-square meningkatkan akurasi model Multivariate Bernoulli sebesar 3.31%, sedangkan Multinomial NB mengalami penurunan akurasi sebesar 1.98%.
Keyword: multinomial, multivariat bernoulli

Judul: Organisasi kerja dalam penyelenggaraan taman
Abstrak: Manusia (Homo sapiens) seperti halnya makhluk hidup yang lainnya membutuhkan tempat yang ideal untuk kelangsungan hidupnya. Dan untuk itu bukan saja materi yang dibutuhkan, akan tetapi kebutuhan rohani sudah selayaknya pula dipenuhi. Taman adalah suatu susunan massa di dalam suatu susunan ruang terbuka, untuk melengkapi lingkungan hidup agar diperoleh lingkungan hidup yang ideal. Pada kebanyakkan orang ada pendapat bahwa taman adalah suatu kebutuhan rohani yang terlalu mahal, lebih-lebih di kota-kota besar dimana sebagian penduduknya tidak mempunyai halaman rumah untuk dijadikan taman. Padahal tidaklah selalu demikian. Susunan dari pot bunga-bungaaan yang tersusun indah pada dinding rumah dapat merupakan sebuah taman yang sederhana yang membutuhkan ruang relatif sempit. Untuk taman-taman yang membutuhkan ruang relatif sempit atau taman-taman dalam sekala kecil, acapkali si pemakai sekaligus bertindak sebagai perancang dan pelaksana. Akan tetapi tidak begitu halnya pada taman-taman yang bersekala besar, baik itu berupa taman rumah tinggal yang berhalaman luas ataupun pada tingkat yang lebih besar lagi seperti Taman Mini Indonesia Indah dan Taman Nasional. Pada taman yang demikian itu jumlah manusia yang terlibat di dalam penyelenggaraannya lebih banyak. Bahkan mereka dapat berasal dari instansi-instansi yang berbeda yang bekerja sama sehingga terciptalah taman yang sesuai dengan keinginan si pemakai.
Keyword: