Judul: Penerapan SMOTE dan RUSBoost pada Pohon Keputusan C5.0 dalam Penanganan Data Tidak Seimbang (Studi Kasus: Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Magister di Departemen Statistika IPB).
Abstrak: Ketidakseimbangan kelas data merupakan salah satu permasalahan dalam klasifikasi yang mengakibatkan nilai sensitivitas rendah, seperti yang terjadi pada data lama studi Program Studi Statistika Terapan (STT) dan Program Studi Statistika (STK). Penelitian ini berupaya menangani masalah tersebut dengan menerapkan metode Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dan Random Undersampling Boosting (RUSBoost) pada pohon keputusan C5.0. Hasil penelitian menunjukkan nilai sensitivitas hanya 8% untuk data STT dan pada data STK 4%. Metode RUSBoost mampu meningkatkan nilai sensitivitas pada data STT menjadi 95.6% dengan akurasi sebesar 90.5%. Demikian pula metode SMOTE mampu meningkatkan sensitivitas data STK menjadi 95.4% dengan akurasi sebesar 94.62%. Sementara itu, klasifikasi pohon keputusan C5.0 tanpa RUSBoost dan SMOTE untuk peubah IPK lulus baik STT maupun STK sudah menghasilkan kinerja yg baik (diatas 70% untuk STK dan diatas 80% untuk STT), karena peubah ini memiliki kelas data yg seimbang. Hal ini menjadi bukti bahwa penangangan atas ketidakseimbangan kelas data menggunakan SMOTE dan RUSBoost mampu meningkatkan kinerja klasifikasi. Dari model klasifikasi yang terbaik diperoleh peubah penting untuk pemodelan klasifikasi mahasiswa STT dan STK, yaitu perguruan tinggi S1 dan program studi S1. Di samping itu, pada STT peubah yang turut penting ialah usia, dan pada STK ialah IPK S1.
Keyword: C5.0 decision tree, class imbalance, RUSBoost, SMOTE, the success of study

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: 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: