Judul: Penerapan Metode Resampling dan K – Nearest Neighbor dalam Memprediksi Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Magister IPB
Abstrak: Sekolah Pascasarjana IPB dipercaya menghasilkan lulusan yang berkualitas dan berdaya saing tinggi, namun berdasarkan data yang ada, terdapat sebagian kecil mahasiswa yang tidak lulus, baik mengundurkan diri maupun Drop Out. Hal tersebut perlu ditangani salah satunya dengan menerapkan metode klasifikasi KNearest Neighbor (KNN) untuk memprediksi potensi keberhasilan studi mahasiswa. Peubah respon yang digunakan adalah status keberhasilan studi mahasiswa, yaitu lulus dan tidak lulus. Sedangkan peubah penjelas adalah profil dan latar belakang pendidikan S1 mahasiswa. Terdapat ketakseimbangan pada data yang diperoleh, kelas tidak lulus berjumlah jauh lebih sedikit dibandingkan kelas lulus. Hal ini dapat menurunkan nilai akurasi klasifikasi pada kelas minoritas (sensitivitas) sehingga dilakukan penanganan ketakseimbangan data dengan menggunakan Random Over Sampling (ROS), Random Under Sampling (RUS), dan Random Over-Under Sampling (ROUS). Nilai evaluasi hasil klasifikasi KNN (k = 1 hingga 6), mengalami peningkatan nilai sensitivitas setelah disertai penanganan ketakseimbangan data, meskipun nilai akurasi dan spesifisitas mengalami penurunan. Metode KNN dengan k = 6 disertai ROS merupakan skema klasifikasi KNN terbaik dalam memprediksi potensi keberhasilan studi mahasiswa program magister IPB dibandingkan skema lainnya. Nilai rataan dan median sensitivitas sebesar 0.89 dan 0.89, nilai rataan dan median spesifisitas sebesar 0.75 dan 0.75, serta nilai rataan dan median akurasi sebesar 0.77 dan 0.77.
Keyword: Magister IPB, Ketakseimbangan Data, KNN, Resampling

Judul: Prediksi Tingkat Keberhasilan Mahasiswa Tingkat I IPB Dengan Metode k-Nearest Neighbor
Abstrak: Analysis of academic data and personal data of first-year students in IPB is necessary to predict the successful of their study in the end of the first year. One of techniques in classification that can be used for completing that task is k-nearest neighbor that will build a classifier. This research aimed to develop classifier to predict the successful of first year students at IPB. The attributes used in this research are selected based on target class-influenced statistic hipotesis test. Chi-square test is implemented for nominal attributes whereas Spearman Rank Correlation Coeficient test is used for selecting the numerical attribute. The result of this research is a classifier with accuracy 52.97%.
Keyword: 

Judul: Penyakit transmissible gastroenteritas oleh virus corona pada babi
Abstrak: Trasnmissible Gastroenteritis pada babi oleh virus merupakan penyakit infeksius yang ditemukan pertama kali oleh Doyle dan Hutchings tahun 1946 di Indiana USA. Sehubungan dengan tingginya mortalitas akibat pe- nyakit TGE pada anak-anak babi serta kerugian yang beru- pa penurunan berat badan secara drastis pada babi yang dewasa, maka perlu kiranya penyakit ini diperhitungkan bagi suatu usaha peternakan. Walaupun di Indonesia be- lum dilaporkan kejadian penyakit tersebut, tetapi kita perlu waspada terhadap kemungkinan masuknya penyakit bersama dengan babi-babi import yang banyak dijumpai di- peternakan besar di Indonesia. ...
Keyword: