Judul: Penerapan metode random forest dalam driver analysis
Abstrak: Driver analysis adalah analisis yang digunakan untuk mengetahui prioritas peubah penjelas yang menggerakkan peubah respons. Analisis tersebut dikenal dalam bidang riset pemasaran. Driver analysis dijalankan menggunakan metode-metode analisis yang bersesuaian dengan kondisi data. Umumnya, data yang dianalisis berupa data ordinal dan memiliki hubungan non-linier antara peubah penjelas dan peubah respons. Salah satu metode yang sesuai dengan hal tersebut adalah metode random forest. Penerapan metode random forest dalam driver analysis didasarkan pada ukuran random forest dan ukuran contoh peubah penjelas. Simulasi dilakukan untuk mengetahui ukuran yang tepat agar dihasilkan random forest berakurasi tinggi dan stabil, serta hasil driver analysis yang stabil. Dalam penelitian ini, driver analysis dilakukan dalam rangka memperbaiki kinerja produk Z, yaitu mengenai kesediaan seseorang membeli produk Z. Hasil simulasi menunjukkan bahwa akurasi yang tinggi dan stabil dicapai saat ukuran random forest lebih dari 500 dan ukuran contoh peubah penjelas sebesar 4. Pada ukuran tersebut juga dihasilkan driver analysis yang stabil.
Keyword: 

Judul: Perbandingan Performa Metode Pohon Model Logistik dan Random Forest pada Pengklasifikasian Data
Abstrak: Multikolinearitas dan missing data merupakan dua masalah yang sering ditemukan pada data besar. Keberadaan missing data dapat mengurangi akurasi hasil prediksi. Logistic model tree (LMT) dapat menangani multikolinearitas dengan baik karena multikolinearitas bukan suatu masalah dalam metode pohon keputusan. Random forest terbukti dapat menurunkan keragaman dalam kasus prediksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji perbandingan metode LMT dan random forest pada data yang mengandung multikolinearitas dan missing data menggunakan data simulasi dan data riil. Tolak ukur evaluasi model adalah nilai ketepatan klasifikasi dan nilai AUC. Hasil yang diperoleh menunjukkan random forest memiliki performa yang lebih baik dalam memodelkan data dengan tingkat multikolinearitas sedang, banyak amatan dan persentase missing data yang besar. Sedangkan untuk data dengan tingkat multikolinearitas tinggi, LMT dengan penghapusan missing data terbukti menghasilkan performa yang lebih baik. Analisis selanjutnya dilakukan pada data dengan dimensi data yang berbeda. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa random forest menghasilkan performa yang lebih baik. Kemudian untuk data “breast cancer” yang memiliki missing data hanya 0,3% penghapusan missing data menghasilkan performa yang lebih baik., Multicollinearity and missing data are two common problems in big data. Missing data could decrease the prediction accuracy. Logistic model tree (LMT) is used to handle multicollinearity because multicollinearity does not affect the decision tree. Random forest can be used to decrease variance in prediction case. This study aimed to study the comparison of two methods, LMT and random forest, in multicollinearity and missing data in various cases using simulation study and real data as dataset. Evaluation model is based on classification accuracy and AUC measurement. The result stated that random forest had better performance if the multicollinearity level is moderate. LMT with omitted missing data is proven to have better performance for big data and when a high percentage of missing data occurred, and the multicollinearity level is severe. The next step is analysed real data with different sample size. The result stated that random forest have better performance. Omitted missing data have better performance in classification “breast cancer” data which consist 0,3 % missing data.
Keyword: Dimension of data, LMT, missing data, multicollinearity, random forest

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: