Judul: Penerapan Boosting pada data tidak seimbang dengan metode klasifikasi Support Vector Machines (Studi kasus: Sapi perah di KUNAK dan Kebon Pedes, Bogor).
Abstrak: Data tidak seimbang merupakan suatu kondisi data yang penyebarannya berbeda signifikan sehingga terdapat kelas yang mendominasi (kelas mayoritas) dibanding kelas lainnya (kelas minoritas). Kasus penyakit tuberkulosis pada sapi perah merupakan salah satu contoh data yang tidak seimbang. Ketidakseimbangan data tersebut dapat menyebabkan ketepatan klasifikasi menjadi berkurang. Algoritme boosting terbukti mampu mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas dengan cara memperbaiki algoritme pengklasifikasi tanpa mengubah data. Metode klasifikasi support vector machines (SVM) merupakan salah satu metode yang memiliki kemampuan klasifikasi yang baik. Penerapan algoritme boosting dengan pengklasifikasian menggunakan metode SVM dapat meningkatkan ketepatan klasifikasi yang dilakukan terhadap sapi perah berdasarkan status infeksi penyakit tuberkulosis. Peubah respon pada penelitian ini adalah sapi perah terinfeksi penyakit TB (kelas minoritas) dan sapi perah tidak terinfeksi penyakit TB (kelas mayoritas). Penerapan metode SVM pada data memberikan nilai sensitivitas sebesar 29.54% yang mengindikasikan bahwa model klasifikasi SVM mampu mengklasifikasikan dengan tepat kelas sapi perah yang terinfeksi penyakit TB sebesar 29.54%. Namun, setelah diterapkan algoritme boosting nilai sensitivitas meningkat sebesar 54.55%. Hal ini menunjukkan bahwa menerapkan algoritme boosting dapat memperbaiki kinerja klasifikasi terutama dalam mengklasifikasikan kelas minoritas.
Keyword: boosting, data tidak seimbang, klasifikasi, support vector machines

Judul: Penanganan Data Tidak Seimbang dalam Menentukan Faktor Risiko Tuberkulosis pada Sapi Perah di Bogor.
Abstrak: Tuberkulosis (TB) pada sapi perah yang disebabkan oleh Mycobacterium sp. merupakan zoonosis yang dapat menginfeksi manusia melalui konsumsi susu. Tidak banyak penelitian yang dilakukan meskipun penyakit ini masih menjadi fokus perhatian pemerintah. Salah satu penelitian dilakukan untuk mengetahui faktor risiko penyebab TB pada sapi perah di wilayah Bogor dengan metode klasifikasi. Kasus tersebut merupakan contoh diagnosa medis dengan data tidak seimbang sehingga perlu dilakukan penanganan ketidakseimbangan data sebelum pengklasifikasian. Penelitian ini bertujuan mendapatkan model klasifikasi terbaik menggunakan metode SMOTE C5.0 dan SMOTE Bagging C5.0. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SMOTE Bagging C5.0 merupakan model klasifikasi terbaik dengan akurasi total sebesar 80.65%, sensitivitas sebesar 78.57% dan spesifisitas sebesar 81.25%. Adapun faktor risiko penyebab TB pada sapi perah di wilayah Bogor adalah intensitas cahaya di kandang, jumlah ternak dalam satu kawanan, penilaian konformasi tubuh sapi perah, riwayat keberadaan sapi perah bergejala TB di peternakan, tingkat kebersihan kandang, dan suhu udara di peternakan.
Keyword: Bagging, C5.0, faktor risiko, SMOTE, tuberkulosis

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: