Judul: Penerapan Adaboost dan SMOTE untuk Penyelesaian Ketidakseimbangan Kelas pada Kasus Kredit Macet Bank XYZ.
Abstrak: Ketidakseimbangan kelas merupakan suatu kondisi terjadinya ketimpangan proporsi antara satu kelas dengan kelas lainnya. Ketidakseimbangan kelas akan mempengaruhi prediksi pada model. Jika ketimpangan yang terjadi sangatlah ekstrem, prediksi model akan lebih mengarah pada kelas mayor, sedangkan kelas minor akan menghasilkan ketepatan prediksi yang rendah. Data yang digunakan merupakan data penggunaan jasa kredit Bank XYZ dengan proporsi yang tidak seimbang. Hanya sebanyak 4% nasabah yang berada pada kategori kredit macet. Pengklasifikasian dengan metode regresi logistik biner menghasilkan ketepatan prediksi yang rendah pada kelas minor (sensitivitas) yaitu 0.02%. Ketidaktepatan prediksi akan berdampak pada kebijakan Bank sehingga hal tersebut perlu ditangani. Adaboost dan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) digunakan dalam menangani permasalahan buruknya klasifikasi kelas minor pada kelas tidak seimbang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja klasifikasi dengan menggunakan metode SMOTE menghasilkan ketepatan prediksi pada kelas minor yang lebih besar dibandingkan metode Adaboost. Kenaikan nilai sensitivitas yang dihasilkan pada metode SMOTE mencapai 61.73%. Nilai akurasi yang dihasilkan untuk memprediksi amatan secara keseluruhan sebesar 76.45% dan ketepatan prediksi pada kelas mayor (spesifisitas) sebesar 77.05%.
Keyword: Adaboost, ketidakseimbangan kelas, regresi logistik biner, risiko kredit, SMOTE

Judul: Modelling of Late Payment Tuition Fee Classification of Students IPB University using Random Forest and AdaBoost
Abstrak: Menurut data yang diperoleh dari data Direktorat Keuangan dan Akutansi IPB, terjadi peningkatan jumlah mahasiswa yang mengalami keterlambatan dalam pembayaran UKT di tiap angkatan mulai tahun 2016 sampai dengan 2018 dengan banyak mahasiswa yang mengalami keterlambatan yaitu 54, 64, dan 117 mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan pemodelan klasifikasi menggunakan Random Forest dan AdaBoost serta mengidentifikasi peubah penting yang didapatkan dari pemodelan terbaik. Pemodelan klasifikasi akhir Random Forest menggunakan parameter optimal banyak peubah penjelas sebanyak 7 peubah dan banyak pohon sebanyak 500 pohon dengan penanganan ketidakseimbangan data yaitu Random Oversampling (ROS). Sedangkan pemodelan klasifikasi akhir AdaBoost menggunakan parameter optimal banyak iterasi sebanyak 80 iterasi dengan penanganan ketidakseimbangan data yaitu Random Undersampling (RUS). Pemodelan Random Forest dan AdaBoost memiliki ukuran kinerja prediksi ROC-AUC masing-masing sebesar 58,70% dan 52,90%. Pemodelan Random Forest memiliki kinerja prediksi lebih baik dibandingkan dengan AdaBoost dalam memprediksi mahasiswa yang berindikasi akan terlambat dalam pembayaran UKT dengan selisih nilai ROC-AUC sebesar 5,8%. Kemudian, peubah penting yang dihasilkan dari pemodelan Random Forest adalah besar daya listrik, penghasilan ayah, dan jumlah anak dalam keluarga.
Keyword: AdaBoost, Classification, Random Forest, Tuition Fee

Judul: Studi Komparatif Saluran Pencernaan Parkit (Melopsittacus undulatus) dengan tinjauan Khusus terhadap Fungsi Tembolok (Telaah Pustaka)
Abstrak: The structure of the digestive tract of Budgerigar (Melopsittacus undulatus) is generally the same as the digestive tract of the other avian, which is cranially start by a pair of beaks down to ventrocaudal and ends by the cloaca. The characteristics of the digestive tract of Budgerigar are in form of its beaks, tongue, crop, stomach, and intestine, which are adapted with the type of food intake. Crop (ingluvies) is an expansible ventral wall of oesophagus with its function as storage and softening chamber. Budgerigar's crop also has the function for softening and regurgitating pellets or food for their young.
Keyword: