Judul: K1asifikasi Debitur untuk KPR Bank X dengalll Regresi Logistik Biner dan Artificial Neural Networks.
Abstrak: Salah satu jenis kredit yang banyak ditawarkan oleh bank saat ini ialah Kredit Pemilikan Rumah (KPR) atau biasa disebut Mortgage. Mortgage adaIah utang untak membeli properti yang digunakan sebagai jaminan. Peminjaman mortgage ada 2 jenis, yaitu prime mortgage dan suhprime mortgage. Prime mortgage biasanya diberikan kepada peminjam yang memiliki sejarah kredit yang baik misalnya tidal< pernah bangkrut dalam usaha atau bisnisnya, tidal< terlambat membayar cicilan, dapat menunjukkan kapasitas untuk membayar kembali utanguya, sedangkan sub prime mortgage diberikan kepada peminjam yang tidal< memenuhi persyaratan ini atau dengan kata lain sejarah transaksinya jelek. PeneIitian ini diharapkan mampu mengbasilkan model yang bisa mengidentifikasi dan membedakan secara jelas calon debitur yang mengajukan kredit, dalam hal ini ialah KPR, sehingga bisa meminimumkan bahkan mengbilangkan kasus sub prime mortgage. Hasil analisis menunjukkan tingkat kesalaban dari model ANN sebesar 3.79"10 untak data training dan 4.57% untuk data vaIidasi. Sedangkan hasil prediksi model regresi logistik memberikan tingkat kesalahan yang lebih besar dari model ANN, yaitu sebesar 9.48% untuk data training dan 10.34% untak data validasi, sehingga dapat disimpulkan bahwa model ANN lebih baik dibandingkan dengan model regresi logistik untak kasus Kredit Pemilikan Rumah (KPR) padaBankX.
Keyword: 

Judul: Komparasi artifical network (ANN) dan model regresi logistik dalam klasifikasi kredit konsumtif
Abstrak: Bank sebagai salah satu institusi penyedia kredit konsumtif harus mampu memprediksi besamya risiko kredit dalam rangka meningkatkan keuntungan kredit konsumtifnya. Keputusan pemberian kredit kepada seorang nasabah dilakukan dengan menganalisis permohonan kreditnya melalui pendekatan berbagai alternatif metode yang digunakan untuk membangun model pengklasifikasian, maka pada penelitian ini ingin mengkaji kemampuan model ANN dan regresi logistik dalam mengklasifkasikan nasabah apakah termasuk nasabah yang default atau nondefault. Dari hasil perbandingan model ANN dan regresi logistik terlihat bahwa model ANN memiliki kemampuan pengklasifikasian yang lebih baik dibandingkan dengan model regresi logistik. Ini dapat dilihat dari tingkat kesalahan prediksi dari data validasi di mana tingkat kesalahan prediksi untuk model ANN dari data validasi sebesar 11.49% sedangkan untuk model regresi logistik sebesar 19.07%. Berdasarkan nilai MSE, ANN juga menunjukkan performa lebih baik, yaitu sebesar 0.14*0.34 bila dibandingkan model regresi logistik yang sebesar 0.83+-0.38.
Keyword: 

Judul: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity