Judul: Pengklasifikasian Status Infeksi Hookworm Pada Kucing Dengan Menggunakan Smote Support Vector Machine Dan Boosting Support Vector Machine.
Abstrak: Infeksi hookworm (cacing tambang) merupakan salah satu penyakit yang sering ditemui pada kucing. Cacing ini juga dapat menyerang manusia karena bersifat zoonotik. Mengingat tingginya tingkat infeksi hookworm pada kucing, perlu untuk dilakukan pendeteksian awal status infeksi hookworm pada kucing dan mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam mendeteksi adalah dengan analisis klasifikasi sedangkan untuk mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi infeksi hookworm pada kucing dapat dianalisis dengan menggunakan regresi logistik. Metode klasifikasi yang dapat digunakan adalah support vector machine (SVM). SVM merupakan salah satu metode klasifikasi yang memiliki kemampuan klasifikasi yang baik dan dapat digunakan untuk data berskala besar dengan peubah penjelas yang banyak dan juga kekal terhadap pencilan (Steinberg & Colla 1995). Namun metode ini tidak memberikan performa yang baik jika terdapat permasalahan ketidakseimbangan data. Penanggulangan terhadap permasalahan ini dapat dilakukan dengan menggunakan metode Synthetic minority oversampling technique (SMOTE) dan metode boosting. Tujuan pada penelitian ini untuk membandingkan metode SVM, SMOTE SVM, boosting SVM dan SMOTE boosting SVM yang diterapkan pada data status infeksi hookworm. Selain itu juga mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi infeksi hookworm pada kucing. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data 243 kucing peliharaan di kota Bogor yang terdiri dari satu peubah respon kategorik dan 14 peubah penjelas. Kategori pada peubah respon yaitu terinfeksi hookworm dan tidak terinfeksi hookworm. Penerapan metode SVM pada data awal yang tidak seimbang memberikan nilai sensitivity sebesar 0% yang mengindikasikan bahwa tidak satupun data pada kelas dengan jumlah observasi yang lebih sedikit (kelas minor) diklasifikasikan secara tepat. Namun setelah diseimbangkan dengan menerapkan metode SMOTE, nilai sensitivity meningkat menjadi 46.15%. Hal ini menunjukkan bahwa menerapkan metode SMOTE dapat memperbaiki performa klasifikasi terutama dalam mengklasifikasikan kelas minor. Metode boosting SVM yang diterapkan pada data yang tidak seimbang memberikan nilai sensitivity sebesar 69.23%, yang mengindikasikan metode boosting dapat meningkatkan ketepatan klasifikasi pada kelas minor. Namun jika diterapkan pada data yang telah diseimbangkan (setelah SMOTE) menghasilkan nilai sensitivity sebesar 53.85%, hal ini menunjukkan terjadinya penurunan ketepatan klasifikasi pada kelas minor setelah dilakukan metode SMOTE. Berdasarkan nilai AUC dan sensitivity pada setiap metode, metode boosting SVM memiliki performa klasifikasi yang lebih baik dibandingkan metode yang lainnya. Sedangkan untuk faktor yang mempengaruhi infeksi hookworm pada kucing antara lain frekuensi kandang dibersihkan, cara membersihkan kandang, frekuensi kucing di luar rumah dan jenis pakan.
Keyword: boosting, infeksi hookworm, regresi logistik, SMOTE, SVM

Judul: Penerapan Boosting pada data tidak seimbang dengan metode klasifikasi Support Vector Machines (Studi kasus: Sapi perah di KUNAK dan Kebon Pedes, Bogor).
Abstrak: Data tidak seimbang merupakan suatu kondisi data yang penyebarannya berbeda signifikan sehingga terdapat kelas yang mendominasi (kelas mayoritas) dibanding kelas lainnya (kelas minoritas). Kasus penyakit tuberkulosis pada sapi perah merupakan salah satu contoh data yang tidak seimbang. Ketidakseimbangan data tersebut dapat menyebabkan ketepatan klasifikasi menjadi berkurang. Algoritme boosting terbukti mampu mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas dengan cara memperbaiki algoritme pengklasifikasi tanpa mengubah data. Metode klasifikasi support vector machines (SVM) merupakan salah satu metode yang memiliki kemampuan klasifikasi yang baik. Penerapan algoritme boosting dengan pengklasifikasian menggunakan metode SVM dapat meningkatkan ketepatan klasifikasi yang dilakukan terhadap sapi perah berdasarkan status infeksi penyakit tuberkulosis. Peubah respon pada penelitian ini adalah sapi perah terinfeksi penyakit TB (kelas minoritas) dan sapi perah tidak terinfeksi penyakit TB (kelas mayoritas). Penerapan metode SVM pada data memberikan nilai sensitivitas sebesar 29.54% yang mengindikasikan bahwa model klasifikasi SVM mampu mengklasifikasikan dengan tepat kelas sapi perah yang terinfeksi penyakit TB sebesar 29.54%. Namun, setelah diterapkan algoritme boosting nilai sensitivitas meningkat sebesar 54.55%. Hal ini menunjukkan bahwa menerapkan algoritme boosting dapat memperbaiki kinerja klasifikasi terutama dalam mengklasifikasikan kelas minoritas.
Keyword: boosting, data tidak seimbang, klasifikasi, support vector machines

Judul: Sintesis BaTiO3 dari Campuran Ba(OH)2 dan TiO2 dengan Tambahan PbO
Abstrak: Piezoelectric material can generate electric field in response to applied mechanical stress. Conversely, they can stretch and contract in response to an electric field. This material can be used for many applications such as transducer, microphone, ultrasound, and pressure gauge. Barium titanate is a ferroelectric material with piezoelectric properties that can be synthesized easily. The aim of this study is to synthesis barium titanate from mixture of Ba(OH)2 and TiO2, also observe its optimum temperature and the effect of PbO addition. The method of synthesis was solid-state reaction and sol-gel method, then the products were characterized with x-ray diffraction (XRD). Based on XRD analysis, the optimum temperature for both methods was 800°C. Addition of PbO to BaTiO3 in the solid-state reaction formed a compound with formula of Ba1-xPbxTiO3. The addition has changed diffraction pattern peak at 2θ and strengthened its tetragonal structure. The best result was obtained at x of 0.5 which will form a compound of Ba0.5Pb0.5TiO3.
Keyword: