Judul: Pemodelan Support Vector Machine Data Berkategori Tidak Seimbang beserta Penanganannya dengan SMOTE (Studi Kasus: Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Magister IPB Tahun 2011 sampai 2015).
Abstrak: Dalam upaya mempertahankan reputasi Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor (SPs-IPB), perlu diterapkan sistem penerimaan mahasiswa baru pada program magister dengan lebih selektif. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan kategori status kelulusan mahasiswa SPs-IPB berdasarkan karakteristik dan latar belakang pendidikan mahasiswa. Pada data tersebut, ditelusuri bahwa banyaknya mahasiswa dengan kategori tidak lulus (10.97%) jauh lebih sedikit dibandingkan banyaknya mahasiswa dengan kategori lulus (89.03%). Hal ini menunjukkan bahwa terdapat ketidakseimbangan kategori pada data. Pemodelan Support Vector Machine (SVM) menggunakan SVM linier, polinomial, dan radial basis function (RBF) belum mampu memprediksi kategori minoritas, yaitu mahasiswa yang berpotensi tidak lulus ditunjukkan dengan nilai sensitivitas 0.00%. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan metode Sythetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dalam rangka menangani ketidakseimbangan kategori pada data, yang selanjutnya diterapkan juga ketika menggunakan nilai cut off terbaik dari setiap jenis SVM. Berdasarkan evalusi yang dilakukan, model SVM RBF dengan cut off 0.6 mampu memprediksi mahasiswa pada kategori minoritas ditunjukkan dengan nilai sensitivitas yang mencapai 54.14%.
Keyword: kategori tidak seimbang, sensitivitas, SMOTE, SPs-IPB, SVM

Judul: Penerapan Teknik Binerisasi dan SMOTE pada Kasus Klasifikasi Tidak Seimbang (Studi kasus: Keberhasilan Studi Mahasiswa Pascasarjana Statistika IPB).
Abstrak: Sekolah pascasarjana Institut Pertanian Bogor memiliki program magister statistika yang sudah terakreditasi A. Salah satu upaya untuk mempertahankan kualitas lulusan program magister statistika, yaitu dengan cara menerapkan sistem penerimaan mahasiswa baru yang selektif. Keberhasilan studi mahasiswa program magister dibedakan menjadi tiga kelas, yaitu lulus dengan predikat baik, cukup, dan tidak lulus. Terdapat ketidakseimbangan data pada ketiga kelas tersebut. Model OVO maupun OVA tidak mampu memprediksi kelas minoritas dengan baik namun model OVO+SMOTE dan OVA+SMOTE mampu meningkatkan nilai sensitivitas kelas minoritas. Model OVO+SMOTE merupakan model terbaik karena dapat menaikkan nilai sensitivitas kelas minoritas menjadi 33.24% untuk kelas lulus dengan predikat baik dan 40% untuk kelas yang tidak lulus. SMOTE juga mampu menaikkan nilai sensitivitas pada kasus klasifikasi dua kelas mengenai tingkat pemahaman dasar mahasiswa statistika. Penerapan SMOTE pada permodelan klasifikasi data pemahaman statistika menaikkan nilai rataan sensitivitas dari 7.25% menjadi 53.75% pada Program Studi Statistika dan dari 0.66% menjadi 38.33% pada Program Studi Statistika Terapan.
Keyword: C5.0, one-vs-all, one-vs-one, SMOTE

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: