Judul: Penanganan Masalah Kelas Tidak Seimbang Dengan Rusboost Dan Underbagging (Studi Kasus: Mahasiswa Drop Out Sps Ipb Program Magister).
Abstrak: Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor (SPs IPB) didirikan tahun 1975 dengan tujuh program studi. Saat ini, SPs IPB memiliki 67 program studi magister dan 43 program studi doktoral. SPs IPB berusaha semaksimal mungkin untuk meningkatkan kualitas baik dari segi mutu proses penyelenggaraan pembelajaran maupun mutu lulusan. Mutu lulusan dapat dilihat dari tingkat persentase kelulusan mahasiswa yaitu persentase dari jumlah mahasiswa lulus dibagi dengan jumlah total mahasiswa pascasarjana untuk setiap angkatan. Asumsikan mahasiswa drop out mempengaruhi nilai mutu lulusan, semakin banyak mahasiswa drop out maka nilai mutu lulusan menjadi semakin buruk. Penelitian ini bertujuan untuk membantu SPs IPB mendeteksi mahasiswa yang berisiko drop out dengan membangun sebuah model yang dibangkitkan dengan algoritme pohon klasifikasi. Pohon klasifikasi adalah gambaran pemodelan dari suatu persoalan yang terdiri dari serangkaian keputusan yang mengarah kepada solusi dengan peubah responnya kategorik. Mahasiswa lulus jauh lebih banyak dibandingkan mahasiswa drop out, hal ini dikenal dengan kelas tidak seimbang. Kelas mahasiswa drop out dengan jumlah contoh yang jauh lebih sedikit disebut kelas minoritas atau positif, sedangkan kelas lulus disebut kelas mayoritas atau negatif. Pemodelan menggunakan pohon klasifikasi klasik akan menghasilkan model yang keputusannya condong kepada kelas mayoritas, sedangkan kelas minoritas dianggap sebagai noise. RUSBoost dan UnderBagging merupakan algoritme yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah kelas tidak seimbang. RUSBoost merupakan kombinasi dari penarikan contoh acak undersampling dengan ensamble boosting, sedangkan UnderBagging adalah kombinasi dari penarikan contoh acak undersampling dengan ensamble bagging. Dari hasil analisis, algoritme RUSBoost dan UnderBagging terbukti dapat memberikan performa yang lebih baik secara signifikan dibandingkan pohon klasifikasi klasik. RUSBoost dan UnderBagging menghasilkan pembagi yang lebih baik antara mahasiswa drop out dan mahasiswa lulus yang ditunjukkan dari Area Under ROC yang lebih luas. RUSBoost dan UnderBagging lebih sensitif/peka dalam memprediksi mahasiswa bersiko drop out. Sementara jika menggunakan pohon klasifikasi klasik, maka diperoleh model klasifikasi dengan nilai akurasi tinggi namun tidak sensitif terhadap objek pada kelas drop out. Hasil dari pengklasifikasian data mahasiswa SPs IPB tahun 2008-2010 menggunakan algoritme RUSBoost dan UnderBagging diperoleh bahwa faktor yang mempengaruhi status mahasiswa drop out dan mahasiswa lulus adalah beasiswa dan IPK S1.
Keyword: Drop Out, Kelas Tidak Seimbang, ROC, RUSBoost, UnderBagging

Judul: Penanganan Masalah Kelas Tidak Seimbang Dengan Rusboost Dan Underbagging (Studi Kasus: Mahasiswa Drop Out Sps Ipb Program Magister)
Abstrak: Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor (SPs IPB) didirikan tahun 1975 dengan tujuh program studi. Saat ini, SPs IPB memiliki 67 program studi magister dan 43 program studi doktoral. SPs IPB berusaha semaksimal mungkin untuk meningkatkan kualitas baik dari segi mutu proses penyelenggaraan pembelajaran maupun mutu lulusan. Mutu lulusan dapat dilihat dari tingkat persentase kelulusan mahasiswa yaitu persentase dari jumlah mahasiswa lulus dibagi dengan jumlah total mahasiswa pascasarjana untuk setiap angkatan. Asumsikan mahasiswa drop out mempengaruhi nilai mutu lulusan, semakin banyak mahasiswa drop out maka nilai mutu lulusan menjadi semakin buruk. Penelitian ini bertujuan untuk membantu SPs IPB mendeteksi mahasiswa yang berisiko drop out dengan membangun sebuah model yang dibangkitkan dengan algoritme pohon klasifikasi. Pohon klasifikasi adalah gambaran pemodelan dari suatu persoalan yang terdiri dari serangkaian keputusan yang mengarah kepada solusi dengan peubah responnya kategorik. Mahasiswa lulus jauh lebih banyak dibandingkan mahasiswa drop out, hal ini dikenal dengan kelas tidak seimbang. Kelas mahasiswa drop out dengan jumlah contoh yang jauh lebih sedikit disebut kelas minoritas atau positif, sedangkan kelas lulus disebut kelas mayoritas atau negatif. Pemodelan menggunakan pohon klasifikasi klasik akan menghasilkan model yang keputusannya condong kepada kelas mayoritas, sedangkan kelas minoritas dianggap sebagai noise. RUSBoost dan UnderBagging merupakan algoritme yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah kelas tidak seimbang. RUSBoost merupakan kombinasi dari penarikan contoh acak undersampling dengan ensamble boosting, sedangkan UnderBagging adalah kombinasi dari penarikan contoh acak undersampling dengan ensamble bagging. Dari hasil analisis, algoritme RUSBoost dan UnderBagging terbukti dapat memberikan performa yang lebih baik secara signifikan dibandingkan pohon klasifikasi klasik. RUSBoost dan UnderBagging menghasilkan pembagi yang lebih baik antara mahasiswa drop out dan mahasiswa lulus yang ditunjukkan dari Area Under ROC yang lebih luas. RUSBoost dan UnderBagging lebih sensitif/peka dalam memprediksi mahasiswa bersiko drop out. Sementara jika menggunakan pohon klasifikasi klasik, maka diperoleh model klasifikasi dengan nilai akurasi tinggi namun tidak sensitif terhadap objek pada kelas drop out. Hasil dari pengklasifikasian data mahasiswa SPs IPB tahun 2008-2010 menggunakan algoritme RUSBoost dan UnderBagging diperoleh bahwa faktor yang mempengaruhi status mahasiswa drop out dan mahasiswa lulus adalah beasiswa dan IPK S1.
Keyword: Drop Out, Kelas Tidak Seimbang, ROC, RUSBoost, UnderBagging

Judul: Sintesis dan Pencirian Natrium Titanat (Na2Ti2O4(OH)2) Berbahan Dasar Titanium Dioksida
Abstrak: TiO2 can be utilized as basic material for synthesis of sodium titanate (Na2Ti2O4(OH)2). This research was purposed to synthesize and characterize sodium titanate from TiO2 rutile powder as a basic material. Sodium titanate was synthesized by hydrothermal process at temperature 130 °C by mixing TiO2 rutile powder with 5 M and 10 M NaOH solution, then each was calcinated at temperature 700 °C. The energy dispersive X-ray analysis showed that sodium titanate has been successfully synthesized. This result was also supported by functional group analysis with Fourier transform infrared (FTIR) spectrofotometer showing the existence of Ti-O-Na vibration band at 989.42 cm-1. The formation of sodium titanate was depend on the reaction condition such as temperature, reaction time, and NaOH concentration. Scanning electron microscope image indicated that sodium titanate synthesized at 130 °C in 20 hours reaction time with 10 M NaOH had crystal size of 99.37 nm.
Keyword: