Judul: Application of Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) in Binary Logistics Regression Modeling on Student Achievement
Abstrak: Indikator Kinerja Utama Perguruan Tinggi Negeri (IKU-PTN) adalah salah satu ukuran yang digunakan untuk melihat ketercapaian kinerja perguruan tinggi dalam meningkatkan kualitas pendidikannya. Prestasi mahasiswa merupakan salah satu indikator yang diukur pada IKU-PTN, sehingga penting untuk diperhatikan. Peubah-peubah yang memengaruhi prestasi mahasiswa Institut Pertanian Bogor (IPB) program sarjana pada penelitian ini akan diidentifikasi menggunakan regresi logistik biner karena mahasiswa tingkat sarjana IPB terdiri dari mahasiswa yang berprestasi dan tidak berprestasi. Perbedaan proporsi mahasiswa yang berprestasi dan tidak berprestasi menyebabkan data yang tidak seimbang sehingga menyebabkan klasifikasi cenderung ke kelas dengan proporsi amatan terbesar. Oleh karena itu, peran Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dalam menangani ketidakseimbangan data akan dilihat pada penilitian ini. Data yang digunakan yaitu data demografi mahasiswa Program sarjana yang diperoleh dari Direktorat Administrasi dan Pendidikan (Dit-Ap) dan Data prestasi mahasiswa yang diperoleh dari Direktorat Kemahasiswaan dan Pengembangan Karir (Ditmawa) IPB. Hasil penelitain yang diperoleh menunjukkan model klasifikasi regresi logistik biner dengan SMOTE menghasilkan model yang lebih baik dibandingkan model tanpa SMOTE. Hal ini dapat terlihat berdasarkan nilai sensitivitas, spesitifitas dan akurasi yang diperoleh secara berturut-turut sebesar 53%, 71%, dan 70%, dimana nilai sensitivitas dengan SMOTE mengalami kenaikan yang signifikan jika dibandingkan model tanpa SMOTE dan ketepatan klasifikasi untuk masing-masing kategori juga menjadi lebih seimbang. Terdapat lima peubah penjelas yang berpengaruh terhadap prestasi mahasiswa program sarjana IPB pada taraf nyata 5% yaitu Tahun Masuk IPB, IPK terkahir, Jenis Kelamin, Fakultas dan SKS kumulatif., Main Performance Indicators of State Universities (IKU-PTN) is one of the measurements used to see the achievement of higher education performance in improving the quality of its education. Student achievement is one of the indicators measured at IKU-PTN, so it is important to pay attention. Variables affecting undergraduate students’ achievement at the Bogor Agricultural University (IPB) program in this study will be identified using binary logistic regression because undergraduate students at IPB consist of students who achieve and do not achieve. The difference in the proportion of students who achieve and do not achieve results in unbalanced data, which causes the classification to tend to the class with the largest proportion of observations. Therefore, the role of the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) in dealing with data damage will be seen in this research. The data used are demo data from undergraduate students obtained from the Directorate of Administration and Education (Dit-Ap) and student achievement data obtained from the Directorate of Student Affairs and Career Development (Ditmawa) IPB. The research results obtained show that the binary logistic regression classification model with SMOTE produces a better model than the model without SMOTE. This can be seen based on the sensitivity, specificity and accuracy obtained respectively by 53%, 71%, and 70%, where the sensitivity value with SMOTE has increased significantly when compared to the model without SMOTE and the classification accuracy for each category also become more balanced. There are five explanatory variables that influence the achievement of IPB undergraduate students at a significant level of 5%, namely Year of Entry of IPB, last GPA, Gender, Faculty, and cumulative credits.
Keyword: mahasiswa, perguruan tinggi, prestasi, regresi logistik biner, SMOTE

Judul: Penerapan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) pada Pemodelan Regresi Logistik Biner terhadap Keberhasilan Studi (Studi Kasus: Mahasiswa Program Magister IPB).
Abstrak: Sekolah Pascasarjana IPB memiliki standar akademik serta daya saing lulusan yang tinggi yang telah tersebar di dalam maupun di luar negeri. Pada penelitian ini metode Regresi Logistik Biner digunakan untuk mengetahui faktorfaktor yang mempengaruhi keberhasilan studi mahasiswa Pascasarjana Institut Pertanian Bogor (SPs-IPB). Data yang digunakan adalah data mahasiswa SPs-IPB yang lulus tahun 2011 hingga 2015. Peubah respon yang digunakan adalah status keberhasilan studi mahasiswa yaitu lulus dan tidak lulus dan menggunakan 9 peubah penjelas yaitu jenis kelamin, status menikah, status penerimaan saat masuk S2, status perguruan tinggi S1, sumber biaya pendidikan S2, kelompok instansi bekerja, kelompok program studi S2, usia masuk S2 dan IPK S1. Data yang diperoleh tidak seimbang dengan persentase mahasiswa yang lulus lebih besar dibandingkan yang tidak lulus, sehingga ketidakseimbangan data ditangani dengan SMOTE karena apabila tidak ditangani maka akan menyebabkan kesalahan klasifikasi. Perbandingan hasil klasifikasi dilihat pada data testing. Hasil pada model sebelum SMOTE memiliki luas dibawah kurva atau AUC sebesar 0.6760, nilai akurasi sebesar 88.77%, nilai sensitivitas sebesar 99.09% dan nilai spesifisitas sebesar 4.63%. Model setelah SMOTE dengan oversampling 600% memiliki nilai AUC sebesar 0.6642, nilai akurasi sebesar 78.36%, nilai sensitivitas sebesar 83.65%, dan nilai spesifisitas sebesar 35.18%. Meskipun akurasi model dan nilai sensitivitas sebelum SMOTE lebih tinggi daripada model setelah SMOTE namun spesifiitas pada model setelah SMOTE lebih tinggi yang berarti model setelah SMOTE sudah lebih baik dalam memprediksi kelas minoritas (tidak lulus).
Keyword: data tidak seimbang, regresi logistik biner, SMOTE

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: