Judul: Modelling of Late Payment Tuition Fee Classification of Students IPB University using Random Forest and AdaBoost
Abstrak: Menurut data yang diperoleh dari data Direktorat Keuangan dan Akutansi IPB, terjadi peningkatan jumlah mahasiswa yang mengalami keterlambatan dalam pembayaran UKT di tiap angkatan mulai tahun 2016 sampai dengan 2018 dengan banyak mahasiswa yang mengalami keterlambatan yaitu 54, 64, dan 117 mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan pemodelan klasifikasi menggunakan Random Forest dan AdaBoost serta mengidentifikasi peubah penting yang didapatkan dari pemodelan terbaik. Pemodelan klasifikasi akhir Random Forest menggunakan parameter optimal banyak peubah penjelas sebanyak 7 peubah dan banyak pohon sebanyak 500 pohon dengan penanganan ketidakseimbangan data yaitu Random Oversampling (ROS). Sedangkan pemodelan klasifikasi akhir AdaBoost menggunakan parameter optimal banyak iterasi sebanyak 80 iterasi dengan penanganan ketidakseimbangan data yaitu Random Undersampling (RUS). Pemodelan Random Forest dan AdaBoost memiliki ukuran kinerja prediksi ROC-AUC masing-masing sebesar 58,70% dan 52,90%. Pemodelan Random Forest memiliki kinerja prediksi lebih baik dibandingkan dengan AdaBoost dalam memprediksi mahasiswa yang berindikasi akan terlambat dalam pembayaran UKT dengan selisih nilai ROC-AUC sebesar 5,8%. Kemudian, peubah penting yang dihasilkan dari pemodelan Random Forest adalah besar daya listrik, penghasilan ayah, dan jumlah anak dalam keluarga.
Keyword: AdaBoost, Classification, Random Forest, Tuition Fee

Judul: Penanganan Masalah Kelas Tidak Seimbang Dengan Rusboost Dan Underbagging (Studi Kasus: Mahasiswa Drop Out Sps Ipb Program Magister)
Abstrak: Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor (SPs IPB) didirikan tahun 1975 dengan tujuh program studi. Saat ini, SPs IPB memiliki 67 program studi magister dan 43 program studi doktoral. SPs IPB berusaha semaksimal mungkin untuk meningkatkan kualitas baik dari segi mutu proses penyelenggaraan pembelajaran maupun mutu lulusan. Mutu lulusan dapat dilihat dari tingkat persentase kelulusan mahasiswa yaitu persentase dari jumlah mahasiswa lulus dibagi dengan jumlah total mahasiswa pascasarjana untuk setiap angkatan. Asumsikan mahasiswa drop out mempengaruhi nilai mutu lulusan, semakin banyak mahasiswa drop out maka nilai mutu lulusan menjadi semakin buruk. Penelitian ini bertujuan untuk membantu SPs IPB mendeteksi mahasiswa yang berisiko drop out dengan membangun sebuah model yang dibangkitkan dengan algoritme pohon klasifikasi. Pohon klasifikasi adalah gambaran pemodelan dari suatu persoalan yang terdiri dari serangkaian keputusan yang mengarah kepada solusi dengan peubah responnya kategorik. Mahasiswa lulus jauh lebih banyak dibandingkan mahasiswa drop out, hal ini dikenal dengan kelas tidak seimbang. Kelas mahasiswa drop out dengan jumlah contoh yang jauh lebih sedikit disebut kelas minoritas atau positif, sedangkan kelas lulus disebut kelas mayoritas atau negatif. Pemodelan menggunakan pohon klasifikasi klasik akan menghasilkan model yang keputusannya condong kepada kelas mayoritas, sedangkan kelas minoritas dianggap sebagai noise. RUSBoost dan UnderBagging merupakan algoritme yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah kelas tidak seimbang. RUSBoost merupakan kombinasi dari penarikan contoh acak undersampling dengan ensamble boosting, sedangkan UnderBagging adalah kombinasi dari penarikan contoh acak undersampling dengan ensamble bagging. Dari hasil analisis, algoritme RUSBoost dan UnderBagging terbukti dapat memberikan performa yang lebih baik secara signifikan dibandingkan pohon klasifikasi klasik. RUSBoost dan UnderBagging menghasilkan pembagi yang lebih baik antara mahasiswa drop out dan mahasiswa lulus yang ditunjukkan dari Area Under ROC yang lebih luas. RUSBoost dan UnderBagging lebih sensitif/peka dalam memprediksi mahasiswa bersiko drop out. Sementara jika menggunakan pohon klasifikasi klasik, maka diperoleh model klasifikasi dengan nilai akurasi tinggi namun tidak sensitif terhadap objek pada kelas drop out. Hasil dari pengklasifikasian data mahasiswa SPs IPB tahun 2008-2010 menggunakan algoritme RUSBoost dan UnderBagging diperoleh bahwa faktor yang mempengaruhi status mahasiswa drop out dan mahasiswa lulus adalah beasiswa dan IPK S1.
Keyword: Drop Out, Kelas Tidak Seimbang, ROC, RUSBoost, UnderBagging

Judul: Sarcosporidiasis in slaughter animals
Abstrak: Sarcocystis which belong to the generally occuring parasites for they are found almost all over the countries of the world. Infection of Sarcocystis usually throught inges- tion of feces or flesh of infected animals. The pathogenesis of Sarcosporidiasis is considered as benign but when the Sarcocystis die in a host, sarcocystin or sarcosporidin is liberated thereby which lead to condemnation of meat in the abattoir. Besides condemnation of meat, Sarcocystis also causes: loss of appetite, anemia, lameness, weakness in the lion, diarrhea, fever, pyrexia, paralysis, emaciation, neuro logical disturbances, etc. " Amprolium "at the rate of 100 mg/Kg body weight per day has been practiced for prevention or to minimize Sarco- sporidiasis. Treatment must be started during incubation period. Shedding of Sarcocystis sporocysts in the feces of carnivores is the key factor in the spread of Sarcocystis infection. Therefore, control efforts must be based primarily on measures designed to break the cycle of Sarcocystis.
Keyword: