Judul: Classification and study of the performance of customer economic enterprises village savings and loan (eev-sl) at pisang berebus village
Abstrak: Usaha Ekonomi Desa Simpan Pinjam (UED-SP) merupakan suatu lembaga yang bergerak di bidang simpan pinjam dan merupakan milik masyarakat desa. UED-SP ini salah satunya berdiri di Desa Pisang Berebus. UED-SP memiliki resiko kredit macet yang dapat menyebabkan kerugian. Resiko kredit macet pada UED-SP dapat dihindari dengan mengetahui kriteria nasabah yang akan mengalami kredit macet dalam pembayaran dan kapan akan terjadinya kredit macet. Analisis regresi logistik biner, pohon klasifikasi CART, dan analisis daya tahan dapat digunakan untuk mengetahui kriteria nasabah yang mengalami kredit macet. Analisis daya tahan juga dapat digunakan untuk mengetahui waktu terjadinya kemacetan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa riwayat peminjaman menjadi faktor yang paling dominan yang mempengaruhi kredit macet. Model yang dihasilkan cukup baik digunakan untuk melakukan pendugaan dengan persentase klasfikasi benar sebesar 66.6%. Persentase nasabah dengan status lancar yang telah menyelesaikan pembayaran kredit sampai angsuran ke-18 sebesar 60%. Resiko terjadinya kredit macet bagi nasabah dengan status macet relatif sama untuk setiap kali angsurannya, Economic Enterprises Village Savings and Loan (EEV-SL) is an institution that is engaged in the savings and loan and belong to village communities. EEV-SL is one of them standing in Pisang Berebus Village. EEV-SL has a non performing loan risk that could cause loss. The risk of non performing loan in EEV-SL can be avoided by knowing the criteria that customers will be non performing loan and when it will be happen. Binary logistic regression analysis, CART, and survival analysis can be used to determine criteria for customers who have non performing loan. Survival analysis can used to find out when it will be happen. The result of research show that history of loan became the most dominant factor affecting non performing loan. The result of model is quite well used to estimate with correct classification rate about 66.6%. Performance of customer payment with the perform status completed payment on the 18th payment about 60%. Customers with a non perform status has same risk for non performing loan on each payment. Keywords: bad credit, CART, logistic regression, survival analysis
Keyword: analisis daya tahan, kredit macet, CART, regresi logistik

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: Sintesis 1-Kloro-2-metoksi-6-propilnaftalena-1,3-dioksolana (1:1) sebagai Prekursor Asam (S)-(+)-(6-Metoksi-2-naftil)propanoat
Abstrak: Senyawa 1-kloro-2-metoksi-6-propilnaftalena-1,3-dioksolana (1:1) sebagai prekursor asam (S)-(+)-(6-metoksi-2-naftil)propanoat disintesis dari bahan awal 2-metoksinaftalena. Tahapan sintesis diawali dengan klorinasi menggunakan 2 jenis pereaksi klorinasi, yakni isosianurat terklorinasi dan NaOCl. Klorinasi dengan isosianurat terklorinasi berhasil menyintesis 1-kloro-2-metoksinaftalena sebagai produk monoklorinasi melalui pencirian dengan kromatograf gas-spektrometer massa (GC-MS). Nisbah konversi produk paling efisien diperoleh pada laju penambahan 2.5 mmol/jam. Sebaliknya, klorinasi dengan NaOCl menghasilkan produk triklorinasi. 1-Kloro-2-metoksinaftalena selanjutnya diasilasi dengan propanoil klorida, tetapi analisis dengan GC menunjukkan bahwa produk asilasi tidak terbentuk. Sistem bebas-air diperlukan untuk keberhasilan proses asilasi tersebut.
Keyword: isosianurat terklorinasi, NaOCl, nisbah konversi