Judul: Penerapan SMOTE pada Pemodelan Regresi Logistik Biner (Studi Kasus : Data Pekerja Tahun 2014 di Kabupaten Badung).
Abstrak: Pekerja merupakan setiap orang yang mampu melakukan pekerjaan guna menghasilkan barang dan jasa untuk memenuhi kebutuhannya. Pekerja dapat dikategorikan menjadi dua, yaitu pekerja sektor formal dan pekerja sektor informal. Peubah respon yang diteliti pada penelitian ini adalah pekerja sektor formal dan pekerja sektor informal dengan model regresi logistik biner. Evaluasi yang digunakan untuk mengetahui tingkat ketepatan klasifikasi model adalah tabel kesesuaian klasifikasi dan nilai Area Under Curve (AUC). Jika amatan pada masing-masing kategori peubah respon tidak seimbang, dapat menyebabkan nilai evaluasi bernilai rendah. Salah satu metode untuk menangani masalah data tidak seimbang adalah Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Metode SMOTE menambah jumlah data kategori minor dengan cara membangkitkan data buatan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa nilai akurasi pada model tanpa SMOTE (82%) lebih tinggi jika dibandingkan nilai akurasi pada model dengan SMOTE (76.46%). Nilai spesifitas model dengan SMOTE (83.24%) lebih rendah dibandingkan dengan nilai spesifitas pada model tanpa SMOTE (100%). Sedangkan, nilai sensitivitas pada model dengan SMOTE (45.45%) lebih tinggi dibandingkan dengan nilai sensitivitas model tanpa SMOTE (0%). Model dengan SMOTE memiliki nilai AUC sebesar 0.742 sedangkan model tanpa SMOTE memiliki nilai AUC sebesar 0.724. Berdasarkan keseluruhan evaluasi model SMOTE dapat digunakan untuk mengatasi masalah data tidak seimbang.
Keyword: data tidak seimbang, regresi logistik biner, SMOTE

Judul: Penerapan Synthetic Minority Oversampling Technique Pada Pemodelan Regresi Logistik Ordinal Berat Lahir Bayi Di Provinsi Jawa Timur.
Abstrak: Berat lahir bayi yang rendah sering dihubungkan dengan meningkatnya resiko terserang penyakit, terhambatnya pertumbuhan dan perkembangan kognitif, serta kematian pada bayi. Prediksi berat lahir bayi sejak dini diharapkan dapat menekan angka berat lahir bayi rendah, sehingga diperlukan pemodelan berat lahir bayi. Berat lahir bayi diklasifikasikan menjadi empat kategori yaitu Bayi Berat Lahir Normal, Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR), Bayi Berat Lahir Sangat Rendah (BBLSR), dan Bayi Berat Lahir Ekstrim Rendah (BBLER). Pemodelan klasifikasi berat lahir bayi menggunakan regresi logistik ordinal. Data yang digunakan adalah data berat lahir bayi di Jawa Timur hasil Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia tahun 2012. Data tersebut banyak mengumpul di kategori bayi berat lahir normal yaitu sebesar 82.19%. Banyaknya data yang tidak seimbang pada kategori respon memengaruhi tingkat akurasi model dalam memprediksi klasifikasi respon. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) digunakan untuk menyeimbangkan banyaknya data dengan cara membuat data sintetis secara acak. Pembangkitan nilai acak menggunakan set.seed(9). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemodelan klasifikasi berat lahir bayi dengan SMOTE menghasilkan nilai Multiclass Extension of AUC (MAUC) lebih besar dibandingkan dengan tanpa SMOTE, yaitu dari 0.854 menjadi 0.905. Selain itu nilai R2 Nagelkerke juga lebih besar, yaitu dari 46.8% menjadi 72.6%. Penggunaan SMOTE pada data tidak seimbang menghasilkan model yang lebih baik dan lebih akurat dalam memprediksi klasifikasi berat lahir bayi.
Keyword: berat lahir bayi, data tidak seimbang, regresi logistik ordinal, SMOTE

Judul: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: