Judul: K1asifikasi Debitur untuk KPR Bank X dengalll Regresi Logistik Biner dan Artificial Neural Networks.
Abstrak: Salah satu jenis kredit yang banyak ditawarkan oleh bank saat ini ialah Kredit Pemilikan Rumah (KPR) atau biasa disebut Mortgage. Mortgage adaIah utang untak membeli properti yang digunakan sebagai jaminan. Peminjaman mortgage ada 2 jenis, yaitu prime mortgage dan suhprime mortgage. Prime mortgage biasanya diberikan kepada peminjam yang memiliki sejarah kredit yang baik misalnya tidal< pernah bangkrut dalam usaha atau bisnisnya, tidal< terlambat membayar cicilan, dapat menunjukkan kapasitas untuk membayar kembali utanguya, sedangkan sub prime mortgage diberikan kepada peminjam yang tidal< memenuhi persyaratan ini atau dengan kata lain sejarah transaksinya jelek. PeneIitian ini diharapkan mampu mengbasilkan model yang bisa mengidentifikasi dan membedakan secara jelas calon debitur yang mengajukan kredit, dalam hal ini ialah KPR, sehingga bisa meminimumkan bahkan mengbilangkan kasus sub prime mortgage. Hasil analisis menunjukkan tingkat kesalaban dari model ANN sebesar 3.79"10 untak data training dan 4.57% untuk data vaIidasi. Sedangkan hasil prediksi model regresi logistik memberikan tingkat kesalahan yang lebih besar dari model ANN, yaitu sebesar 9.48% untuk data training dan 10.34% untak data validasi, sehingga dapat disimpulkan bahwa model ANN lebih baik dibandingkan dengan model regresi logistik untak kasus Kredit Pemilikan Rumah (KPR) padaBankX.
Keyword: 

Judul: Pemodelan Risiko Kredit Pemilikan Rumah Bersubsidi (KPR Bersubsidi) dengan Analisis Regresi Logistik Biner
Abstrak: Kredit Pemilikan Rumah (KPR) memiliki kinerja yang konsisten dan berkembang sejalan dengan pertumbuhan jumlah penduduk dan meningkatnya perekonomian di Indonesia. Berkembangnya KPR bukan berarti menjauhkan produk ini dari risiko kredit. Membangun model risiko kredit untuk membantu pembuat keputusan menerima atau menolak nasabah atau pemohon kredit baru merupakan salah satu upaya yang dilakukan perbankan untuk meminimumkan risiko kreditnya. Penelitian ini menggunakan regresi logistik biner dalam membangun model risiko kredit. Regresi logistik digunakan saat peubah respon berskala kategorik, dalam hal ini status kredit (lancar atau macet). Regresi logistik juga dinilai lebih relevan digunakan karena kemudahan interpretasi dan perhitungan statistik yang lebih sederhana dibandingkan metode lain. Penelitian ini membangun empat model risiko kredit dari data KPR Bersubsidi yaitu satu model umum (untuk keseluruhan data KPR Bersubsidi) dan tiga model berdasarkan kelompok harga rumah nasabah (harga rumah mahal, menengah, dan murah). Hasil penelitian ini memperlihatkan adanya perbedaan peubah yang berperan pada keempat model tersebut. Model umum menunjukan kesepuluh peubah penjelas secara signifikan mempengaruhi model. Dengan pemilihan peubah melalui regresi bertatar, model kelompok harga mahal tidak menyertakan peubah penghasilan dan tipe rumah dalam model karena tidak signifikan pada α=5%. Model kelompok harga menengah menyatakan bahwa peubah persentase uang muka tidak signifikan. Sedangkan, peubah yang berpengaruh pada model kelompok harga murah yaitu pekerjaan, subsidi, daerah, dan tenor. Namun, jika rasio odds dari tiap kategori peubah pada masing-masing model dibandingkan maka terlihat bahwa kecenderungan macet di setiap kategori peubah memiliki pola yang hampir sama meskipun nilainya berbeda.
Keyword: 

Judul: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity