Judul: Perbandingan Metode Klasifikasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, Regresi Logistik, dan Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS).
Abstrak: Kredit tanpa agunan (KTA) adalah salah satu produk kredit yang diberikan bank kepada nasabah kredit dalam bentuk fasilitas pinjaman tanpa ada suatu jaminan. Karena tidak ada jaminan atas pinjaman tersebut maka bank harus berhati-hati memeriksa calon nasabah kredit agar tidak terjadi resiko kerugian di kemudian hari. Pengajuan aplikasi KTA oleh nasabah kepada pihak bank akan dilakukan penilaian berdasarkan teknik klasifikasi. Teknik klasifikasi pada KTA ini menggunakan metode pendekatan statistik yaitu regresi logistik, multivariate adaptive regression splines (MARS) dan jaringan syaraf tiruan (JST). Regresi logistik merupakan salah satu metode parametrik yang tidak disyaratkan asumsi-asumsi sebagaimana yang harus dipenuhi apabila melakukan analisis data dengan menggunakan regresi linear. Metode MARS merupakan suatu metode nonparametrik yang mengkombinasikan metode spline dengan recursive partitioning regression (RPR) yang telah dimodifikasi (Friedman 1991). Metode JST adalah pemrosesan informasi yang terinspirasi oleh sistem syaraf biologi (Haykin,1999). Metode regresi logistik dan MARS memiliki kemampuan untuk menentukan peubah penjelas yang berpengaruh terhadap peubah respon hasil keputusan. Regresi logistik dengan peubah penjelas berpengaruh yaitu jenis kelamin, jumlah cicilan 12 bulan, jumlah cicilan 24 bulan, dan standar gaji sedangkan MARS peubah penjelas yang berpengaruh yaitu riwayat nasabah dapat mengajukan kredit, jumlah cicilan 36 bulan, pendidikan S1, jenis kelamin wanita, umur, jumlah tanggungan, status pernikahan menikah, jenis pekerjaan pegawai negeri, standar gaji sesuai standar minimum, jenis pekerjaan wiraswasta, pendidikan SMA. Jadi pihak bank dapat menjadikan peubah penjelas tersebut sebagai pertimbangan untuk menentukan hasil keputusan nasabah KTA. Berdasarkan nilai ketepatan klasifikasi confusion matrix, nilai akurasi, dan AUC pada data training dan data testing metode yang terbaik pada data nasabah KTA yaitu JST Backpropagation diikuti oleh MARS dan regresi logistik.
Keyword: Unsecured Loan, Artificial Neural Network Backpropagation, Logistic Regression, Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS)

Judul: Analisis Regresi Logistik dan CART untuk Credit Scoring dengan Penanganan Kelas Tak Seimbang
Abstrak: Tidak adanya jaminan pada suatu jenis kredit akan membuat risiko kredit (gagal bayar) yang dihadapi oleh pihak bank semakin tinggi. Penerapan prinsip kehati-hatian oleh bank diterapkan dengan mengelola portofolio kredit yang dimiliki, sehingga potensi risiko yang terjadi dapat diukur dan dikontrol dalam suatu model. Credit scoring menggambarkan seberapa besar kemungkinan debitur akan macet dengan pembayaran. Pada penelitian ini dibandingkan pemodelan credit scoring antara analisis regresi logistik dan Classification and Regression Trees (CART) dalam mengklasifikasikan debitur yang nantinya dapat digunakan oleh bank untuk membuat atau mengevaluasi kebijakan terkait kredit. Permasalahan klasifikasi pada ketidakseimbangan kelas salah satunya dapat ditangani dengan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa analisis Regresi Logistik dengan penanganan SMOTE menghasilkan kinerja yang lebih baik karena memiliki nilai sensitifitas yang lebih tinggi daripada analisis CART dan tidak terdapat perbedaan nilai terlalu besar pada nilai Area Under Curve (AUC). Peubah yang berpengaruh signifikan dalam klasifikasi debitur (lancar, macet) adalah tingkat pendidikan, status kepemilikan rumah, dan pendapatan., The absence of collateral for a type of credit will increase the bank's credit risk (failed to pay). Banks apply the precautionary principle by managing their credit portfolios so that potential hazards that occur can be measured and controlled in a model. Credit scoring describes how likely a debtor will fail with payments. This study aimed to compare logistic regression analysis and Classification and Regression Trees (CART) in classifying debtors to evaluate credit policies. One of the problems in classification is unbalanced data. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) is a technique to handle the unbalanced problem in classification. The results show that the logistic regression model with SMOTE has higher sensitivity than the CART model, and there was no difference in Area Under Curve (AUC). The variables that have significant effects on the classification of debtors (good, bad) are level of education, homeownership status, and income.
Keyword: CART, Credit Scoring, Logistic Regression, Credit Risk, SMOTE

Judul: Hybrid solar cells of ZnO nanoparticles/chlorophyll was modified metal ions (Zn2+ and Cu2+ )
Abstrak: Zinc Oxide (ZnO) is a n-type semiconductor with a wide the energy band (Band Gap) is 3.37 eV at room temperature and 3.34 eV at low temperature with a large exiton binding energy is 60 meV. ZnO has been synthesized by hydrothermal method, resulting in a decrease in particle size over the duration of the hydrothermal changes. Crystallographic structure of ZnO were characterized using XRD, has shown the characteristic pattern of a hexagonal wurtzite structure, the crystallite size increases to changes in particle size. Changes in particle size has also led to a change in the absorption peak of ZnO as has been demonstrated posted under test using the optical properties of UV-Vis spectrophotometer. Changes of this uptake has also led to changes in the energy band gap, which increases its band gap energy of the particle size. In electronic applications, especially in solar cells. Chlorophyll is considered less effective, because of their very nature are easily degraded as a result of several reactions which are acid, lighting and temperature. The results of the stability test using a halogen lamp 34 W/m2 for 5 hours, that the substitution of chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form more stable than natural chlorophyll. The characterization of the optical properties, the combination of ZnO / chlorophyll in the form of hybrid films has led to a shift in the absorption region of ZnO becomes more widely from the UV to Visible. ZnO/chlorophyll has absorption range of 350-515 nm, ZnO / Zn-feofitin 332-401 nm and 332-632 nm for Cu-feofitin. The combination of ZnO/chlorophyll and CuSCN as a solid electrolite in hybrid solar cell, a modified chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form a more stable I-V curve. It is characterized by its fill factor value greater than natural chlorophyll. Nevertheless, solar cells with natural chlorophyll has been able to produce higher efficiency values of chlorophyll were substituted.
Keyword: Hydrothermal, ZnO/Chlorophyll modified, Hybrid Solar Cell