Judul: Penerapan Metode Tree Augmented Bayesian Network dalam Penetapan Daerah Tertinggal
Abstrak: Salah satu fungsi dari Kementrian Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi (KPDT) adalah menetapkan status ketertinggalan dari suatu daerah. Status daerah tertinggal (DT) dibagi menjadi lima kategori, yaitu daerah potensi maju, agak tertinggal, daerah tertinggal, sangat tertinggal, dan daerah sangat parah. Status daerah ditentukan dari enam kriteria utama. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari KPDT. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode k-rataan dapat diterapkan dalam penentuan status daerah tertinggal dan hasilnya berbeda dengan status daerah yang telah ditetapkan oleh KPDT. Metode tree augmented naive Bayesian network (TAN-BN) diterapkan pada data hasil metode KPDT dan metode k-rataan, untuk membentuk struktur klasifikasi dan prediksi. Struktur TAN-BN menunjukkan hubungan antara peubah respon dengan peubah penjelas serta hubungan antar peubah penjelas itu sendiri. Struktur klasifikasi pada data metode KPDT memiliki tingkat akurasi sebesar 92.47% untuk data training dan 78.38% untuk data testing, sedangkan pada data dengan metode k-rataan adalah sebesar 96.58% untuk data training dan 67.57% untuk data testing.
Keyword: k-means, backward region, region status, tree augmented naive Bayesian network, Metode k-rataan, Metode KPDT, TAN-BAN, Metode KPDT, Struktur klasifikasi

Judul: Penerapan Bayesian Network dalam Penetapan Daerah Tertinggal.
Abstrak: Salah satu fungsi dari Kementerian Negara Pembangunan Daerah Tertinggal adalah menetapkan status ketertinggalan daerah. Penetapan status daerah tertinggal digunakan sebagai pedoman dalam pembangunan daerah. Kriteria utama penetapan status daerah meliputi peubah ekonomi, sumber daya manusia, infrastruktur, kelembagaan keuangan, karakteristik daerah dan aksesibilitas. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan pendekatan bayesian network dalam mencari model yang sesuai pada penetapan status daerah tertinggal. Penelitian ini juga bertujuan untuk membandingkan algoritma naive bayes, maximum spanning tree, dan equivalence classes, serta menganalisis perubahan-perubahan peubah. Data yang digunakan pada penelitian ini diambil dari data Kementerian Negara Pembangunan Daerah Tertinggal 2008 yang bersumber dari data Potensi Desa 2005 dan Survei Sosial Ekonemi Nasional 2006. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan bayesian network dapat diterapkan dalam penetapan daerah tertinggal. Penelitian memperlihatkan bahwa klasifikasi algoritma equivalence classes merupakan yang paling sesuai dengan hasil Kementerian Negara Pembangunan Daerah Tertinggal. Secara berurutan pengaruh terhadap peubah status daerah mulai dari yang terkuat hingga terlemah adalah peubah ekonomi, infrastruktur, sumber daya manusia, karakteristik daerah, aksesibilitas, dan kelembagaan keuangan. Penelit ian juga memberikan informasi bahwa secara keseluruhan dalam meningkatkan status daerah menjadi daerah maju, peubah yang perlu diprioritaskan adalah ekonomi dan sumber daya manusia.
Keyword: 

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: