Judul: Komparasi artifical network (ANN) dan model regresi logistik dalam klasifikasi kredit konsumtif
Abstrak: Bank sebagai salah satu institusi penyedia kredit konsumtif harus mampu memprediksi besamya risiko kredit dalam rangka meningkatkan keuntungan kredit konsumtifnya. Keputusan pemberian kredit kepada seorang nasabah dilakukan dengan menganalisis permohonan kreditnya melalui pendekatan berbagai alternatif metode yang digunakan untuk membangun model pengklasifikasian, maka pada penelitian ini ingin mengkaji kemampuan model ANN dan regresi logistik dalam mengklasifkasikan nasabah apakah termasuk nasabah yang default atau nondefault. Dari hasil perbandingan model ANN dan regresi logistik terlihat bahwa model ANN memiliki kemampuan pengklasifikasian yang lebih baik dibandingkan dengan model regresi logistik. Ini dapat dilihat dari tingkat kesalahan prediksi dari data validasi di mana tingkat kesalahan prediksi untuk model ANN dari data validasi sebesar 11.49% sedangkan untuk model regresi logistik sebesar 19.07%. Berdasarkan nilai MSE, ANN juga menunjukkan performa lebih baik, yaitu sebesar 0.14*0.34 bila dibandingkan model regresi logistik yang sebesar 0.83+-0.38.
Keyword: 

Judul: K1asifikasi Debitur untuk KPR Bank X dengalll Regresi Logistik Biner dan Artificial Neural Networks.
Abstrak: Salah satu jenis kredit yang banyak ditawarkan oleh bank saat ini ialah Kredit Pemilikan Rumah (KPR) atau biasa disebut Mortgage. Mortgage adaIah utang untak membeli properti yang digunakan sebagai jaminan. Peminjaman mortgage ada 2 jenis, yaitu prime mortgage dan suhprime mortgage. Prime mortgage biasanya diberikan kepada peminjam yang memiliki sejarah kredit yang baik misalnya tidal< pernah bangkrut dalam usaha atau bisnisnya, tidal< terlambat membayar cicilan, dapat menunjukkan kapasitas untuk membayar kembali utanguya, sedangkan sub prime mortgage diberikan kepada peminjam yang tidal< memenuhi persyaratan ini atau dengan kata lain sejarah transaksinya jelek. PeneIitian ini diharapkan mampu mengbasilkan model yang bisa mengidentifikasi dan membedakan secara jelas calon debitur yang mengajukan kredit, dalam hal ini ialah KPR, sehingga bisa meminimumkan bahkan mengbilangkan kasus sub prime mortgage. Hasil analisis menunjukkan tingkat kesalaban dari model ANN sebesar 3.79"10 untak data training dan 4.57% untuk data vaIidasi. Sedangkan hasil prediksi model regresi logistik memberikan tingkat kesalahan yang lebih besar dari model ANN, yaitu sebesar 9.48% untuk data training dan 10.34% untak data validasi, sehingga dapat disimpulkan bahwa model ANN lebih baik dibandingkan dengan model regresi logistik untak kasus Kredit Pemilikan Rumah (KPR) padaBankX.
Keyword: 

Judul: Sintesis BaTiO3 dari Campuran Ba(OH)2 dan TiO2 dengan Tambahan PbO
Abstrak: Piezoelectric material can generate electric field in response to applied mechanical stress. Conversely, they can stretch and contract in response to an electric field. This material can be used for many applications such as transducer, microphone, ultrasound, and pressure gauge. Barium titanate is a ferroelectric material with piezoelectric properties that can be synthesized easily. The aim of this study is to synthesis barium titanate from mixture of Ba(OH)2 and TiO2, also observe its optimum temperature and the effect of PbO addition. The method of synthesis was solid-state reaction and sol-gel method, then the products were characterized with x-ray diffraction (XRD). Based on XRD analysis, the optimum temperature for both methods was 800°C. Addition of PbO to BaTiO3 in the solid-state reaction formed a compound with formula of Ba1-xPbxTiO3. The addition has changed diffraction pattern peak at 2θ and strengthened its tetragonal structure. The best result was obtained at x of 0.5 which will form a compound of Ba0.5Pb0.5TiO3.
Keyword: