Judul: Deteksi Penipuan Kartu Kredit menggunakan Support Vector Machine dengan Optimasi Grid Search dan Genetic Algorithm
Abstrak: Transaksi kartu kredit mengalami peningkatan yang signifikan setiap tahunnya. Seiring dengan meningkatnya pemakaian kartu kredit maka meningkat pula risiko tindak penipuan oleh oknum yang tidak bertanggung jawab. Kemungkinan transaksi penipuan kartu kredit dapat terdeteksi melalui bantuan pembelajaran mesin. Permasalahan utama dalam mengolah data transaksi ialah dimensinya yang besar, kelas yang tidak seimbang, dan diperlukan proses pendeteksian dengan waktu komputasi yang singkat. Maka dari itu dibutuhkan model serta algoritma optimasi yang tepat untuk mengatasi permasalahan tersebut. Tujuan penelitian ini adalah membangun model pendeteksian transaksi penipuan kartu kredit yang mampu menghasilkan performa baik serta waktu komputasi singkat menggunakan metode support vector machine (SVM) dengan optimasi grid search dan genetic algorithm. Dari lima model yang dibangun, diperoleh bahwa model SVM menggunakan dataset SV dengan grid search sebagai teknik optimasi hyperparameter mampu melakukan pendeteksian dengan baik dan waktu komputasi yang singkat. Model berikut memiliki nilai F2-measure terbaik yaitu 99.96%.
Keyword: support vector machine, genetic algorithm, grid search

Judul: Deteksi Anomali Pada Transaksi Kartu Kredit Menggunakan Adaptive Synthetic Resampling(ADASYN) dan Support Vector Machine (SVM)
Abstrak: Munculnya anomali atau transaksi penipuan akibat banyaknya transaksi yang terjadi pada kartu kredit, menjadikan perlunya deteksi anomali pada transaksi kartu kredit agar tidak merugikan pihak nasabah maupun bank. Salah satu kendala deteksi anomali tersebut adalah pembentukan model matematis yaitu dataset yang memiliki distribusi kelas yang tidak seimbang. Salah satu contohnya adalah transaksi anomali kartu kredit yang mana jumlahnya lebih sedikit dibandingkan data transaksi normal yang terjadi. Walaupun transaksi penipuan hanya berjumlah sedikit, namun memiliki pengaruh yang sangat besar. Maka dari itu, diperlukan model untuk melakukan screening untuk memperkirakan transaksi penipuan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menghasilkan data latih yang ideal dari dataset yang tidak seimbang menggunakan Adaptive Synthetic Sampling (ADASYN) agar dapat digunakan untuk proses pelatihan model Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM yang dilatih dengan mengunakan data SV yang diseimbangkan dengan ADASYN mampu mengklasifikasikan transaksi anomali dengan sangat baik., There are anomalies or fraudulent transactions due to the large number of transactions that occur on credit cards, making it necessary to detect anomalies in credit card transactions so as not to harm the customer or bank. One of the obstacles in detecting these anomalies is the formation of mathematical models, namely datasets that have an unbalanced class distribution. One example is anomalous credit card transactions, which are fewer in number than normal transaction data. Although the transactions are only small, they have a very large impact. Therefore, a model is needed to perform screening to estimate fraudulent transactions. The purpose of this research is to produce ideal training data from an unbalanced dataset using Adaptive Synthetic Sampling (ADASYN) so that it can be used for the Support Vector Machine (SVM) model training process. The results showed that the SVM model trained using SV data balanced with ADASYN was able to classify anomalous transactions very well
Keyword: Adaptive Synthetic Sampling, transaksi kartu kredit, support vector  machine

Judul: Antibody Responses against Newcastle Disease and Evaluation of Infectious Bronchitis Maternal Derived Antibody on Vaccinated Layers.
Abstrak: Information of maternal derived antibody (MDA) and onset of immunity after vaccination is important to determine appropriate vaccination programme of chickens. The aim of this study was to evaluate duration of Infectious Bronchitis (IB) MDA and evaluate onset of immunity Newcastle Disease (ND) vaccination among layers. All layers were vaccinated using live ND and Infectious Bursal Disease (IBD) at one day old age, and received Avian Rhinotracheitis (AR) vaccine at 4 day old age. Serum samples were collected at various ages: 7, 10, 14, 20, 22, 24, 29 and 35 day old. The presence of ND antibodies was measured by the hemagglutination inhibition (HI) test, whilst the presence of IB antibodies was measured by enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). Our study showed that ND antibodies were at positive level until 24 day old age, and reached protective level ≥ 25 only at 7 day old age, whilst IB MDA were positive up to 17 day old age. This result indicating the needs of ND booster vaccination at least at 24 day old and IB vaccination at 17 day old age.
Keyword: antibody, Infectious Bronchitis, layers, Newcastle Disease, vaccination