Judul: Pemodelan klasifikasi sms berindikasi tindak penipuan menggunakan text mining
Abstrak: Nowadays the presence of fraudulence based on SMS is increasing in the society. Those SMS use unsuspicious sentences, so people could be misled. We propose a classification model which indicates the presence of fraud and use the pattern to predict the new SMS. This research use ROCK algorithm to cluster data and Naive Bayes algorithm to build classifier. Moreover, semantic word correction technique was applied. SMS which have indication of fraud, used in this research are SMS containing request of handphone voucher to certain phone number, offering to be voucher agent, and interest in the activities of buying and selling land. 5 cluster with threshold 0.08 are resulted from clustering phase and result from training data phase is classifier with accuracy 80,93%. Finally, the classifier are successfully implemented on the Android phone.
Keyword: 

Judul: Handling Imbalance Data in SMS Spam Classification Using Synthetic Minority Oversampling Technique.
Abstrak: Short Message Service (SMS) merupakan media komunikasi yang banyak digunakan. Meningkatnya penggunaan SMS mengakibatkan munculnya SMS spam yang seringkali mengganggu kenyamanan pengguna. Pengembangan model klasifikasi dianggap perlu dan dapat dijadikan sebagai solusi penyaringan SMS spam untuk mengurangi rasa ketidaknyamanan pengguna ponsel akibat SMS spam. Untuk mengatasi masalah ini dikembangkan model klasifikasi dengan menggunakan algoritma machine learning dengan teknik seleksi fitur Chi-square dan Information Gain. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Ditemukan data yang tidak seimbang ketika proses pemodelan, sehingga dilakukan sebuah teknik penyeimbangan data Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dalam penelitian. Penelitian ini fokus pada hasil evaluasi model dari metode yang dilakukan. Ada empat metode yaitu pemodelan klasifikasi saja, pemodelan klasifikasi dengan seleksi fitur, pemodelan klasifikasi dengan SMOTE, pemodelan klasifikasi dengan SMOTE dan seleksi fitur. Penelitian ini juga memberikan informasi mengenai durasi waktu komputasi terbaik dalam melakukan berbagai metode klasifikasi yang telah dilakukan. Penggunaan SMOTE dalam klasifikasi SMS spam memberikan pengaruh yang sangat baik, di antaranya mampu meningkatkan performa dengan membuat data sintetis pada kelas minoritas supaya memiliki jumlah yang seimbang dengan kelas mayoritas. Hal ini memengaruhi prediksi dalam masing – masing kelas baik spam maupun non spam. Penerapan teknik oversampling SMOTE terbukti meningkatkan kinerja model. Tingkat akurasi terbaik untuk seluruh model diperoleh ketika teknik oversampling SMOTE diterapkan pada algoritma klasifikasi SVM, dengan tingkat akurasi sebesar 99,23% dengan kecepatan 24,39 detik. Penerapan metode seleksi fitur pada penelitian ini berhasil meningkatkan kecepatan komputasi menjadi lebih efektif dengan mereduksi fitur yang kurang berpengaruh dalam klasifikasi SMS spam. Hasil performa terbaik didapatkan ketika melakukan kombinasi SVM SMOTE dan Chi-square. Hal ini dikarenakan kombinasi tersebut di antaranya SMOTE berhasil melakukan replikasi data SMS spam, Chi-square berhasil melakukan reduksi dimensi dengan menghilangkan fitur yang kurang penting dan berhasil melakukan uji independensi dengan maksimal pada dataset SMS spam, serta SVM yang memiliki kemampuan margin maksimal dalam memisahkan kelas spam dan non spam setelah melakukan oversampling SMOTE dan seleksi fitur Chi-square., Short Message Service (SMS) is a widely used communication media. Unfortunately, the increasing usage of SMS has resulted in the emergence of SMS spam, which often disturbs the comfort of cellphone users. Developing a classification model as a solution for filtering SMS spam is very important to minimize disruption and loss to cellphone users due to SMS spam. In order to address this issue, a classification model was developed using a machine learning algorithm, integrating Chi-square and Information Gain feature selection techniques. The classification techniques utilized include Naive Bayes and Support Vector Machine (SVM). During the modeling process, unbalanced data was discovered, so the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) data balancing technique was utilized in the research. This research focuses on the results of the model evaluation of the used method. There are four methods: classification modeling only, classification modeling with feature selection, classification modeling with SMOTE, and classification modeling with SMOTE and feature selection. Additionally, this research includes the best time evaluation for the classification. The use of SMOTE in SMS spam classification has had an optimum impact, including being able to improve performance by creating synthetic data for the minority
Keyword: SMOTE, SVM, Chi-square, Information Gain, Naive Bayes

Judul: Kelangsungan hidup dan pertumbuhan larva ikan patin Pangasianodon hypophthalmus yang dipelihara dalam akuarium dengan lama pencahayaan berbeda
Abstrak: Budidaya ikan patin merupakan lapangan usaha yang sangat menjanjikan karena ikan jenis ini dapat diusahakan dengan modal kecil dan dapat memberikan keuntungan. Permasalahan yang sering terjadi dalam ketersediaan larva ikan patin adalah ketergantungan pada kualitas dan kuantitas induk, pengadaan pakan alami, kondisi lingkungan yang memenuhi syarat, serta teknologi dan penanganan yang baik. Hal ini menyebabkan laju pertumbuhan dan tingkat kelangsungan hidupnya berkurang, Permasalahan inilah yang kemudian menghambat produksi larva ikan patin. Salah satu cara yang dapat mengatasi permasalahan tersebut adalah dengan menerapkan teknik dan pemeliharaan sistem indoor yang menggunakan rekayasa teknologi berupa manipulasi lama pencahayaan (photoperiode). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui lama pencahayaan terbaik untuk pemeliharaan larva ikan patin dengan mengukur nilai laju penyerapan kuning telur, efisiensi pemanfaatan kuning telur, tingkat konsumsi pakan, laju pertumbuhan, koefisien keragaman panjang, efisiensi pakan dan kelangsungan hidup larva ikan patin selama 14 hari. Penelitian dilaksanakan pada Juni hingga Juli 2009 di Labotarium Teknik Produksi dan Manajemen Akuakultur, Departemen Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Larva ikan patin berasal dari Cibanteng Proyek, Kecamatan Ciampea, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Larva dipelihara dalam akuarium berukuran 60x35x30 cm yang diisi air 45 liter dengan padat tebar 34 ekor/liter. Lampu fluorescent 5 watt dengan intensitas 200 lux dipasang pada ketinggian 23 cm dari permukaan air. Percobaan menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan 4 perlakuan, yaitu lama pencahayaan 24 terang dan 0 gelap (24T:0G), 18T:6G, 12T:12G dan 6T:18G, setiap perlakuan diulang tiga kali. Kelangsungan hidup larva ikan patin pada perlakuan lama pencahayaan 24T:0G, 18T:6G, 12T: 12G dan 6T:18G berturut-turut adalah 83,53, 65,37, 66,17, dan 65,68 %. Kelangsungan hidup larva tertinggi pada perlakuaan 24T:0G (p<0,05). Laju pertumbuhan panjang harian larva ikan patin pada perlakuan lama pencahayaan 24T:0G, 18T:6G, 12T: 12G dan 6T:18G berturut-turut adalah 11,48, 10,02, 9,60, dan 9,66% Laju pertumbuhan panjang harian larva tertinggi pada perlakuan 24T:0G (p<0,05). Rata-rata isi lambung larva ikan patin pada perlakuan lama pencahayaan 24T:0G, 18T:6G, 12T:12G dan 6T:18G berturut-turut adalah 18,41, 14,10, 14,29, dan 14,03 individu per larva. Rata-rata isi lambung terbanyak pada perlakuan 24T:0G. Untuk pemeliharaan larva ikan patin sampai ukuran ½ inch pada akuarium sistem indoor sebaiknya menggunakan lama pencahayaan 24T:0G karena menghasilkan kelangsungan hidup tinggi, ukuran panjang yang seragam, efisiensi pemanfaatan kuning telur dan laju pertumbuhan panjang yang terbaik….
Keyword: