Judul: Analisis Regresi Logistik dan CART untuk Credit Scoring dengan Penanganan Kelas Tak Seimbang
Abstrak: Tidak adanya jaminan pada suatu jenis kredit akan membuat risiko kredit (gagal bayar) yang dihadapi oleh pihak bank semakin tinggi. Penerapan prinsip kehati-hatian oleh bank diterapkan dengan mengelola portofolio kredit yang dimiliki, sehingga potensi risiko yang terjadi dapat diukur dan dikontrol dalam suatu model. Credit scoring menggambarkan seberapa besar kemungkinan debitur akan macet dengan pembayaran. Pada penelitian ini dibandingkan pemodelan credit scoring antara analisis regresi logistik dan Classification and Regression Trees (CART) dalam mengklasifikasikan debitur yang nantinya dapat digunakan oleh bank untuk membuat atau mengevaluasi kebijakan terkait kredit. Permasalahan klasifikasi pada ketidakseimbangan kelas salah satunya dapat ditangani dengan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa analisis Regresi Logistik dengan penanganan SMOTE menghasilkan kinerja yang lebih baik karena memiliki nilai sensitifitas yang lebih tinggi daripada analisis CART dan tidak terdapat perbedaan nilai terlalu besar pada nilai Area Under Curve (AUC). Peubah yang berpengaruh signifikan dalam klasifikasi debitur (lancar, macet) adalah tingkat pendidikan, status kepemilikan rumah, dan pendapatan., The absence of collateral for a type of credit will increase the bank's credit risk (failed to pay). Banks apply the precautionary principle by managing their credit portfolios so that potential hazards that occur can be measured and controlled in a model. Credit scoring describes how likely a debtor will fail with payments. This study aimed to compare logistic regression analysis and Classification and Regression Trees (CART) in classifying debtors to evaluate credit policies. One of the problems in classification is unbalanced data. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) is a technique to handle the unbalanced problem in classification. The results show that the logistic regression model with SMOTE has higher sensitivity than the CART model, and there was no difference in Area Under Curve (AUC). The variables that have significant effects on the classification of debtors (good, bad) are level of education, homeownership status, and income.
Keyword: CART, Credit Scoring, Logistic Regression, Credit Risk, SMOTE

Judul: Penerapan Algoritme Smotebagging Dalam Penyusunan Pohon Keputusan Dan Regresi Logistik Untuk Kajian Kredit Macet.
Abstrak: Permasalahan yang sering ditemui dalam kasus klasifikasi adalah masalah data tidak seimbang yang merupakan kondisi dimana salah satu atau lebih kelas mendominasi kelas yang lain. Data tidak seimbang akan menghasilkan bias terhadap kelas dengan jumlah contoh yang lebih besar (mayor) karena pengklasifikasi akan cenderung memprediksi data kelas mayor, sedangkan kelas minor akan cenderung diabaikan (dianggap sebagai noise), sehingga data amatan pada kelas minor tidak dapat diklasifikasikan dengan benar. Untuk banyak kasus, kesalahan memprediksi objek dari kelas minor dapat memberikan resiko lebih besar dibanding dengan kesalahan memprediksi objek dari kelas mayor. Penelitian ini mendiskusikan salah satu teknik penanganan masalah data tidak seimbang, yaitu SMOTEBagging. SMOTEBagging merupakan kombinasi dari metode SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) dan Bagging (Bootstrap Aggregating), dimana metode SMOTE akan dilibatkan dalam proses bagging, yaitu membangkitkan data buatan pada gugus data hasil proses bootsrap. Pohon Keputusan dengan algoritme CART (Classification and Regression Tree) dan regresi logistik merupakan pengklasifikasi yang akan digunakan pada setiap gugus data yang diperoleh. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang diambil dari salah satu Bank di Indonesia, Bank X, yaitu data nasabah kredit tanpa agunan. Peubah yang digunakan dalam penelitian ini merupakan karakteristik nasabah yang dinilai dalam credit scoring, yaitu sebanyak 17 peubah penjelas. Berdasarkan hasil analisis, SMOTEBagging terbukti dapat meningkatkan kinerja klasifikasi pada data tidak seimbang pada pengklasifikasian data credit scoring pada kasus ini. Hal ini ditunjukkan dengan nilai AUC dan kepekaan yang lebih baik dibandingkan dengan model tanpa SMOTEBagging. Berdasarkan nilai AUC, pengklasifikasian credit scoring dengan menggunakan model regresi logistik lebih baik dibandingkan dengan model CART, baik dengan penerapan algoritme SMOTEBagging maupun tidak. Sedangkan berdasarkan nilai kepekaan, model CART lebih baik dibanding dengan regresi logistik untuk model tanpa SMOTEBagging, dan model regresi logistik lebih baik dibanding dengan CART untuk model dengan SMOTEBagging. Sementara itu, model dengan penerapan algoritme SMOTEBagging memiliki nilai AUC dan kepekaan yang lebih tinggi dibanding dengan model tanpa SMOTEBagging meskipun nilai kehususannya menurun. Oleh karena pada penelitian ini berfokus pada kelas minor (kredit macet), maka berdasarkan pada kepentingan dalam penelitian ini diambil kesimpulan bahwa SMOTEBagging dapat menaikkan tingkat akurasi model kelas minor.
Keyword: akurasi, data tidak seimbang, CART, regresi logistik, SMOTEBagging

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: