Judul: Kajian Artificial Neural Networks (ANN) untuk data respon biner studi kasus: kejadian infreksi luka operasi
Abstrak: Keperluan membangun model prediksi suatu kejadian semakin meningkat dalam dunia kesehatan atau bidang biomedis, di antaranya kejadian Infeksi Luka Operasi (ILO). Untuk memenuhi keperluan tersebut, berbagai model dikembangkan. Di antara model yang mungkin dibuat, regresi logistik dan ANN adalah yang paling banyak digunakan. Artificial Neural Networks dikembangkan berdasarkan fungsi kerja dari sistem syaraf biologis. Seperti halnya otak, ANN memerlukan sekumpulan data untuk belajar. Setelah melakukan proses pembelajaran, jika ada data yang baru, ANN dapat memprediksi hasil dari data tersebut. Secara umum ANN terdiri atas tiga lapisan (layer), yakni lapisan input, lapisan hidden, dan lapisan output, dengan masing-masing lapisan terdiri dari unit-unit neuron. Masing-masing neuron pada lapisan yang berhadapan saling berhubungan satu sama lain. Untuk setiap koneksi antar neuron terdapat bobot-bobot yang mewakili kekuatan hubungannya. ANN dengan menggunakan algoritma pembelajaran backpropagation, mampu memprediksi kejadian ILO dengan rata-rata tingkat kesalahan prediksi untuk data validasi sebesar 13.65%, sedangkan kesalahan prediksi dengan regresi logistik sebesar 15.83%.
Keyword: 

Judul: K1asifikasi Debitur untuk KPR Bank X dengalll Regresi Logistik Biner dan Artificial Neural Networks.
Abstrak: Salah satu jenis kredit yang banyak ditawarkan oleh bank saat ini ialah Kredit Pemilikan Rumah (KPR) atau biasa disebut Mortgage. Mortgage adaIah utang untak membeli properti yang digunakan sebagai jaminan. Peminjaman mortgage ada 2 jenis, yaitu prime mortgage dan suhprime mortgage. Prime mortgage biasanya diberikan kepada peminjam yang memiliki sejarah kredit yang baik misalnya tidal< pernah bangkrut dalam usaha atau bisnisnya, tidal< terlambat membayar cicilan, dapat menunjukkan kapasitas untuk membayar kembali utanguya, sedangkan sub prime mortgage diberikan kepada peminjam yang tidal< memenuhi persyaratan ini atau dengan kata lain sejarah transaksinya jelek. PeneIitian ini diharapkan mampu mengbasilkan model yang bisa mengidentifikasi dan membedakan secara jelas calon debitur yang mengajukan kredit, dalam hal ini ialah KPR, sehingga bisa meminimumkan bahkan mengbilangkan kasus sub prime mortgage. Hasil analisis menunjukkan tingkat kesalaban dari model ANN sebesar 3.79"10 untak data training dan 4.57% untuk data vaIidasi. Sedangkan hasil prediksi model regresi logistik memberikan tingkat kesalahan yang lebih besar dari model ANN, yaitu sebesar 9.48% untuk data training dan 10.34% untak data validasi, sehingga dapat disimpulkan bahwa model ANN lebih baik dibandingkan dengan model regresi logistik untak kasus Kredit Pemilikan Rumah (KPR) padaBankX.
Keyword: 

Judul: Katalis Eterifikasi Gliserol Berbasis Poli–(asam stirena sulfonat) dari Limbah Styrofoam.
Abstrak: Styrofoam waste can be converted to poly–(sulfonate styrene acid) (PSSA) that can be used as catalyst. The objective of this research is to get PSSA that can catalyze the etherification of glycerol and benzyl alcohol. The styrofoam waste was converted to PSSA by reacting with H2SO4 98% (as sulfonation agent) and P2O5 (as sulfonation catalyst) at 40 °C for 6 hours. Characterizations of PSSA included functional groups, sulfonation levels, water swelling, and thermal stability. The yield of PSSA was 40-55%. The success of sulfonated polystyrene was shown by –SO3H group absorption at 1157.29 cm-1. Etherification of glycerol and benzyl alcohol using PSSA catalyst was conducted at 110 °C for 12 hours. The conversion in producing mono–benzyl ether glycerol was 8.10%, 1,3–dibenzyletherglycerol 2.60%, and dibenzyl ether 9.80%. Therefore, the PSSA can be used as etherification catalyst.
Keyword: benzyl alcohol, etherification, glycerol, polystyrene, PSSA