Judul: Comparison of Supervised Learning methods in Predicting Cross Selling Data of Health Insurance with Vehicle Insurance
Abstrak: Penelitian ini menggunakan metode supervised learning untuk memprediksi ketertarikan pemegang polis asuransi kesehatan dalam melakukan cross selling dengan asuransi kendaraan. Metode supervised learning menghasilkan fungsi yang memetakan input ke output yang diinginkan. Terdapat banyak metode supervised learning. Penelitian ini membandingkan metode regresi logistik dan random forest yang diterapkan pada data health insurance cross selling prediction yang diambil dari kaggle.com sebelum dan setelah diterapkan balancing data. Teknik balancing data yang digunakan adalah Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Untuk data tersebut, diperoleh model dengan nilai sensitivitas tertinggi adalah regresi logistik setelah diterapkan teknik SMOTE yaitu sebesar 94,53%. Model dengan nilai area under curve dan f1- score tertinggi adalah random forest setelah diterapkan teknik SMOTE yaitu sebesar 88,67% dan 43,74%. Tiga peubah penjelas paling berpengaruh pada algoritma regresi logistik berdasarkan nilai deviance dan random forest berdasarkan nilai mean decrease gini adalah X5 (kepemilikan asuransi kendaraan sebelumnya), X7 (pernah atau tidak mengalami kecelakaan), dan X2 (umur). Kata Kunci: data cross selling, metode supervised learning, regresi logistik, random forest, SMOTE
Keyword: cross selling data, logistic regression, random forest, SMOTE, supervised learning methods

Judul: Analisis Credit Scoring Menggunakan Regresi Logistik LASSO dan Support Vector Machine (SVM).
Abstrak: Hasil survei perbankan menunjukkan pertumbuhan kredit di Indonesia tahun 2016 mencapai 12% year of the year (yoy). Hal ini meningkat dibandingkan realisasi pertumbuhan kredit tahun 2015 (per November 2015) yaitu sebesar 9.8% (yoy). Optimisme pertumbuhan kredit tersebut terutama didorong oleh meningkatnya kondisi likuiditas perbankan, masih berlanjutnya penurunan suku bunga kredit, dan kondisi ekonomi yang diperkirakan semakin baik (BI 2016). Menurut UU No. 10 tahun 1998, kredit adalah penyedian uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antara bank dan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam melunasi hutangnya setelah waktu tertentu dengan pemberian bunga. Tingginya permintaan kredit tak lantas membuat pihak pemberi jasa layanan kredit akan dapat mengabulkan semua permohonan yang ada. Untuk itu, perlu dilakukan suatu proses penyeleksian dalam rangka melihat calon debitur mana yang layak diberi pinjaman. Credit scoring merupakan suatu metode untuk mengevaluasi resiko kredit yang mungkin terjadi pada debitur degan menggunakan credit score yang akan dihasilkan berdasarkan model dari credit scoring. Credit score adalah angka yang akan merepresentasikan kelayakan seorang debitur untuk menerima dana bantuan kredit. Analisis credit scoring dengan menggunakan regresi logistik masih kurang efektif karena membutuhkan uji hipotesis dan uji asumsi yang harus terpenuhi. Analisis regresi logistik LASSO dapat digunakan untuk mengatasi hal tersebut. Disamping itu metode Support Vector Machine (SVM) juga merupakan salah satu metode klasifikasi yang memiliki kemampuan klasifikasi yang baik serta dapat mengabaikan semua asumsi seperti pada regresi logistik. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari peubah-peubah yang berpengaruh terhadap kelancaran debitur dalam membayarkan kredit motor serta membandingkan kebaikan dari kedua metode yang digunakan. Berdasarkan hasil analisis credit scoring menggunakan regresi logistik LASSO diperoleh bahwa peubah penjelas yang berpengaruh terhadap kelancaran pembayaran kredit yaitu peubah kepemilikan telepon, besarnya uang muka, jangka waktu pinjaman, pekerjaan, umur, status pernikahan, jenis kelamin, tingkat pendidikan, jumlah tanggungan, tipe motor, interaksi antara peubah tipe motor dengan kepemilikan telepon dan besar uang muka, interaksi antara peubah kepemilikan telepon dengan pekerjaan, jangka waktu pinjaman dan kepemilikan nomor telepon, interaksi antara peubah besar uang muka dengan jangka waktu pinjaman,besar angsuran, jenis kelamin, tingkat pendidikan serta interaksi antara pekerjaan dan jenis pendapatan. Penerapan metode regresi logistik LASSO dan SVM pada kasus ini memiliki ketepatan klasifikasi yang hampir sama. Hanya saja hasil kinerja klasifikasi menggunakan metode SVM relatif stabil dibandingkan dengan regresi logistik LASSO.
Keyword: regresi logistik, LASSO, klasifikasi, support vector machine

Judul: Bioecology of Earthworm Pheretima darnleiensis
Abstrak: Pheretima darnleiensis is a native earthworm in Southeast Asia, India, Japan, and Indonesia, however there is lack of study on P. darnleiensis. Determining the characteristics of P. darnleiensis and the ecology surrounding its habitat is needed in order to culture the earthworm. Hence, this study was aimed to study the structure of several organs and morphological characters that can be used to identify P. darnleiensis and its habitat condition. Earthworms were collected in a plot of 100 x 100 x 20 cm in 10 locations and were identified. The structure of P. darnleiensis organs was studied histologically using paraffin. Pheretima darnleiensis did not have diverticula and stalked gland on copulatory pouches, nephridia occurred on bithecate spermatheca, and the first spermathecal pores were at segment 4/5. Based on this study, the highest population of P. darnleiensis was found in an area containing abundance of other earthworm species at 15 individuals/m2, plant cover at 25.00%, soil arthropods at 16.32 individuals/kg fresh soil, abiotic component cover at 78.50%, soil temperature at 27.42 ± 1.01 oC, soil pH at 5.77 ± 0.53, soil moisture at 19.83 ± 9.92%, organic carbon at 3.39%, N at 0.29%, P at 286.80 ppm, K at 500.00 ppm, sand at 28.76%, silt at 38.74%, and clay at 32.50%. Silt fraction could be considered as one of factors influencing P. darnleiensis abundance.
Keyword: