Judul: Modeling of Demand Market Credit Online
Abstrak: Penelitian menggunakan data demography dari perusahaan kreditur online. Masalahnya adalah menemukan kriteria market yang tepat, sehingga diperlukan analisis untuk memprediksi variabel yang memengaruhi status calon kreditur menerima pinjaman. Metode yang digunakan adalah supervised learning: random forest classifier, k-NN models, dan logistic linear regression. Dari exploratory data didapatkan bahwa 50,1% adalah kreditur yang berhasil mendapatakn pinjaman dan sisanya adalah Non-ACC Credit sebesar 49,9%. 59,9% calon kreditur berlatar pendidikan sekolah menengah, 20,1% lulusan S1, 14% mereka yang menempuh jenjang diploma, 3,8% adalah pasca-sarjana, dan sisanya 2,1% lulusan sekolah dasar. Status pernikahan didapat 49,1% adalah calon kreditur belum menikah, 48,8% sudah menikah, 1,2% sudah/sedang bercerai, dan sisanya 0,8% adalah janda/duda karena kematian. Untuk membandingkan model menggunakan Confusion Matrix dan didapat bahwa random forest classifier mempunyai nilai persentase terbaik dari semua parameter accuracy, sensitivity, precision, dan F1 score masing-masing adalah 51%. Sedangkan k-NN dan logistic linear regression masing-masing seebesar 50% untuk setiap parameter tersebut., The research uses demographic data from online creditor companies. The problem is finding market criteria, so analysis is needed to predict the variables that affect the status of prospective creditors receiving loans. The methods are Random Forest Classifier, k-NN Models, and Logistic Linear Regression. Exploratory data shows that 50,1% are creditors who have successfully obtained loans and 49,9% are Non- ACC Credit. 59,9% of prospective creditors have a high school education background, 20.1% have a bachelor, 14% have a diploma, 3,8% postgraduate, and 2,1% have elementary school. Marital status obtained 49,1% single, 48,8% married, 1,2% divorced/divorced, and the remaining 0,8% widow/widower due to death. To compare the models using the Confusion Matrix and it was found that the Random Forest Classifier has the best percentage value of all parameters Accuracy, Sensitivity, Precision, and F1 Score each is 51%. Meanwhile, k-NN and Logistic Linear Regression are 50% each for each of these parameters.
Keyword: accuracy, data handling, F1 score, k-NN models, logistic linear regression, precision, random forest classifier, sensitivity

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: Ornithonyssus Bursa (Berlese, 1888) Famili Macronyssidae yang Menyerang Unggas Dan Penaggulangannnya
Abstrak: Ornithonyssus bursa adalah tungau penghisap darah pada unggas di daerah tropis dan subtropis. Tungau ini relatif kecil, dengan panjang tubuh antara 700-1000 mikron dan lebarnya 250-490 mikron. Tubuhnya bulat berwarna coklat kekuningan sebelum menghisap darh dan berwarna merah setelah menghisap darah dari induk semangnya.
Keyword: