Judul: Penerapan Boosting pada data tidak seimbang dengan metode klasifikasi Support Vector Machines (Studi kasus: Sapi perah di KUNAK dan Kebon Pedes, Bogor).
Abstrak: Data tidak seimbang merupakan suatu kondisi data yang penyebarannya berbeda signifikan sehingga terdapat kelas yang mendominasi (kelas mayoritas) dibanding kelas lainnya (kelas minoritas). Kasus penyakit tuberkulosis pada sapi perah merupakan salah satu contoh data yang tidak seimbang. Ketidakseimbangan data tersebut dapat menyebabkan ketepatan klasifikasi menjadi berkurang. Algoritme boosting terbukti mampu mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas dengan cara memperbaiki algoritme pengklasifikasi tanpa mengubah data. Metode klasifikasi support vector machines (SVM) merupakan salah satu metode yang memiliki kemampuan klasifikasi yang baik. Penerapan algoritme boosting dengan pengklasifikasian menggunakan metode SVM dapat meningkatkan ketepatan klasifikasi yang dilakukan terhadap sapi perah berdasarkan status infeksi penyakit tuberkulosis. Peubah respon pada penelitian ini adalah sapi perah terinfeksi penyakit TB (kelas minoritas) dan sapi perah tidak terinfeksi penyakit TB (kelas mayoritas). Penerapan metode SVM pada data memberikan nilai sensitivitas sebesar 29.54% yang mengindikasikan bahwa model klasifikasi SVM mampu mengklasifikasikan dengan tepat kelas sapi perah yang terinfeksi penyakit TB sebesar 29.54%. Namun, setelah diterapkan algoritme boosting nilai sensitivitas meningkat sebesar 54.55%. Hal ini menunjukkan bahwa menerapkan algoritme boosting dapat memperbaiki kinerja klasifikasi terutama dalam mengklasifikasikan kelas minoritas.
Keyword: boosting, data tidak seimbang, klasifikasi, support vector machines

Judul: Penerapan SMOTE dan RUSBoost pada Pohon Keputusan C5.0 dalam Penanganan Data Tidak Seimbang (Studi Kasus: Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Magister di Departemen Statistika IPB).
Abstrak: Ketidakseimbangan kelas data merupakan salah satu permasalahan dalam klasifikasi yang mengakibatkan nilai sensitivitas rendah, seperti yang terjadi pada data lama studi Program Studi Statistika Terapan (STT) dan Program Studi Statistika (STK). Penelitian ini berupaya menangani masalah tersebut dengan menerapkan metode Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dan Random Undersampling Boosting (RUSBoost) pada pohon keputusan C5.0. Hasil penelitian menunjukkan nilai sensitivitas hanya 8% untuk data STT dan pada data STK 4%. Metode RUSBoost mampu meningkatkan nilai sensitivitas pada data STT menjadi 95.6% dengan akurasi sebesar 90.5%. Demikian pula metode SMOTE mampu meningkatkan sensitivitas data STK menjadi 95.4% dengan akurasi sebesar 94.62%. Sementara itu, klasifikasi pohon keputusan C5.0 tanpa RUSBoost dan SMOTE untuk peubah IPK lulus baik STT maupun STK sudah menghasilkan kinerja yg baik (diatas 70% untuk STK dan diatas 80% untuk STT), karena peubah ini memiliki kelas data yg seimbang. Hal ini menjadi bukti bahwa penangangan atas ketidakseimbangan kelas data menggunakan SMOTE dan RUSBoost mampu meningkatkan kinerja klasifikasi. Dari model klasifikasi yang terbaik diperoleh peubah penting untuk pemodelan klasifikasi mahasiswa STT dan STK, yaitu perguruan tinggi S1 dan program studi S1. Di samping itu, pada STT peubah yang turut penting ialah usia, dan pada STK ialah IPK S1.
Keyword: C5.0 decision tree, class imbalance, RUSBoost, SMOTE, the success of study

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: