Judul: Penerjemahan Protocol Data Unit (PDU) Pada Short Message Service (SMS)
Abstrak: Penelitian ini adalah penelitian mengenai penerjemahan format PDU pada Short Message Service (SMS). Studi kasus yang diambil pada penelitian ini adalah sistem polling suara (dengan standar polling presiden) yang bisa disesuaikan dengan keinginan penyelenggara tentang polling yang diinginkan. Metode yang digunakan untuk membangun sistem polling suara ini adalah tahapan-tahapan siklus pengembangan sistem menurut Davis (1983).
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: Distribution and Diversity of Ectoparasite Mites on Geckos in Indonesia
Abstrak: Data on the diversity and dispersal of parasitic mites on house geckos in Indonesia are very scarce. In this work, the distribution and diversity of mites living on three species of house geckos, namely Cosymbotus platyurus, Hemidactylus frenatus, and H. garnotii collected throughout Indonesia, has been elaborated. Geckos and mites were captured and immediately preserved in 70% ethanol. Whole mount of the mites was prepared by clearing in lactophenol followed by mounting on polyvinyl lactophenol solutions. The SEM preparation was conducted to examine the detail morphological characters of the mites. The results showed that among 448 individuals of geckos, 221 geckos were infected by Geckobia mites. Prevalences of C. platyurus, H. frenatus, and H. garnotii infested by mites were 14.8%, 50.69%, and 79.6%, respectively. Three different spesies of Geckobia (G1, G2, and G3) could be differentiated; and based on similarities of their morphological characters to ones described in published literatures, Geckobia G2 is Geckobia glebosum and Geckobia G3 is Geckobia bataviensis while G1 could not be identified to the species level. The highest mean intensity of Geckobia G1 infestation was found on H. garnotii (I=7.0), G. glebosum infestation on H. frenatus (I=3.5), and G. bataviensis infestation on H. garnotii (I=11.8). In general, C. platyurus was infested by the least number of mites. Geckobia G1 were found living on the skin folds on the claws, G. glebosum were found mainly on the body and thigh, and G. bataviensis were found on almost all parts of the host’s body. Geckobia mites are distributed randomly throughout Indonesian Archipelago, following the pattern of distribution of their hosts. So it is concluded that Geckobia G1, G. glebosum, and G. bataviensis are sympatric.
Keyword: