Judul: Penerapan Metode Rotation Forest dalam Memprediksi Status Kelulusan Mahasiswa FMIPA IPB University
Abstrak: Salah satu indikator mutu pendidikan adalah lamanya waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan studi. Data yang diperoleh dari Dit-AP IPB University menyebutkan masih banyak mahasiswa FMIPA yang belum berhasil menyelesaikan studinya tepat waktu. Hal ini menjadi evaluasi bagi IPB University khususnya mahasiswa FMIPA IPB agar lebih peduli terhadap kelulusan mahasiswanya. Penelitian ini dilakukan untuk memodelkan klasifikasi data mahasiswa FMIPA IPB University tahun 2018, dengan peubah respon yaitu lulus tepat waktu dan lulus tidak tepat waktu dengan profil dan latar belakang mahasiswa sebagai peubah penjelas. Metode klasifikasi yang digunakan adalah rotation forest. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat bagaimana tingkat akurasi dalam memprediksi serta mengetahui peubah penting yang mempengaruhi status kelulusan mahasiswa. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa rotation forest mampu memprediksi status kelulusan mahasiswa FMIPA IPB University dengan kinerja yang cukup baik. Metode ini memperoleh nilai akurasi sebesar 69,89% sebelum Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) sedangkan setelah SMOTE memperoleh nilai akurasi sebesar 76,34%. Peubah terpenting dalam model sebelum penerapan SMOTE adalah Jalur Masuk (X4), Jenis Kelamin (X1), dan IPK (X2), sedangkan setelah penerapan SMOTE adalah Jalur Masuk (X4), IPK (X2), dan UKT (X6)., One indicator of the quality of education is the length of time required to complete studies. Data obtained from Dit-AP IPB University states that there are still many FMIPA students who have not succeeded in completing their studies on time. This is an evaluation for IPB University, especially FMIPA IPB students, to be more concerned about their students' graduation. This research was conducted to model the classification of FMIPA IPB University student data in 2018, with the response variables being on-time graduation and delayed graduation with student profiles and backgrounds as explanatory variables. The classification method used is rotation forest. This study aims to assess the accuracy of prediction and to identify the variable importance that affects students' graduation status. The results show that Rotation Forest can predict the graduation status of FMIPA IPB University students with fairly good performance. This method achieved an accuracy of 69.89% before applying the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) and 76.34% after applying SMOTE. The variable importance in the model before the implementation of SMOTE are Driveway (X4), Gender (X1), and GPA (X2), while after SMOTE implementation are Driveway (X4), GPA (X2), and Tuition Fee (X6).
Keyword: graduation status, prediction, rotation forest, variable importance

Judul: Penanganan Data Tidak Seimbang pada Pemodelan Rotation Forest Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Magister IPB.
Abstrak: Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor (SPs-IPB) menyatakan bahwa tidak semua mahasiswa program magister IPB berhasil menyelesaikan studinya. Hal ini menjadi evaluasi untuk IPB agar lebih memperhatikan mahasiswa yang berisiko tidak lulus ke depannya. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model prediksi keberhasilan studi mahasiswa program magister IPB terbaik. Metode klasifikasi yang digunakan yaitu rotation forest. Persentase banyaknya mahasiswa yang lulus sangat besar dibandingkan yang tidak lulus, hal ini dapat menyebabkan nilai evaluasi berbeda. SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) merupakan salah satu metode untuk menangani data tidak seimbang tersebut dengan cara membangkitkan data buatan. Kurva ROC (Receiver Operating Characteristic) dibangun untuk melihat nilai cut off terbaik. Ada dua model klasifikasi, yaitu model rotation forest sebelum dan setelah ditangani dengan SMOTE. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa model rotation forest setelah SMOTE dengan nilai cut off 0.6 adalah model terbaik. Model ini mampu meningkatkan nilai sensitivitas lebih dari 50% walaupun nilai akurasi dan spesifisitasnya menurun dibandingkan dengan pemodelan sebelum SMOTE.
Keyword: data tidak seimbang, klasifikasi, magister IPB, rotation forest, SMOTE

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: