Judul: Evaluasi faktor-faktor yang mempengaruhi kemenangan dalam pertandingan sepak bola dengan menggunakan pohon klasifikasi
Abstrak: Penerapan statistika di dalam dunia sepak bola semakin sering ditemui dalam beberapa tahun belakangan ini, terutama penggunaan statistika deskriptif. Preview dan review pertandingan dengan mencantumkan data statistik semakin umum dijumpai. Saat ini, sudah banyak pelatih ataupun manajer yang menggunakan statistik untuk mendukung pekerjaan mereka. Data statistik bisa dijadikan acuan untuk menentukan strategi apa yang akan digunakan berdasarkan data pertandingan yang telah dijalani dari klub yang akan dihadapi. Banyak faktor-faktor dalam sepak bola yang berpengaruh terhadap kalah atau menangnya suatu tim. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mengevaluasi faktor-faktor yang berpengaruh dalam menentukan kemenangan adalah dengan menggunakan metode CART (Classification and Regression Tree). Data yang digunakan dalam penelitian kali ini adalah data dari pertandingan La Liga musim kompetisi 2015/2016 yang berjumlah 380 pertandingan dalam semusim. Pohon klasifikasi yang dihasilkan menunjukkan bahwa faktor-faktor yang dapat memengaruhi kemenangan adalah rata-rata usia pemain, jumlah keseluruhan pemain, market value, pemain keluar pada bursa transfer, dan jumlah pengeluaran untuk belanja pemain pada saat bursa transfer. Market Value merupakan peubah yang paling berpengaruh terhadap kemenangan dalam penelitian kali ini.
Keyword: CART, Pohon Klasifikasi

Judul: Penerapan Algoritme Smotebagging Dalam Penyusunan Pohon Keputusan Dan Regresi Logistik Untuk Kajian Kredit Macet.
Abstrak: Permasalahan yang sering ditemui dalam kasus klasifikasi adalah masalah data tidak seimbang yang merupakan kondisi dimana salah satu atau lebih kelas mendominasi kelas yang lain. Data tidak seimbang akan menghasilkan bias terhadap kelas dengan jumlah contoh yang lebih besar (mayor) karena pengklasifikasi akan cenderung memprediksi data kelas mayor, sedangkan kelas minor akan cenderung diabaikan (dianggap sebagai noise), sehingga data amatan pada kelas minor tidak dapat diklasifikasikan dengan benar. Untuk banyak kasus, kesalahan memprediksi objek dari kelas minor dapat memberikan resiko lebih besar dibanding dengan kesalahan memprediksi objek dari kelas mayor. Penelitian ini mendiskusikan salah satu teknik penanganan masalah data tidak seimbang, yaitu SMOTEBagging. SMOTEBagging merupakan kombinasi dari metode SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) dan Bagging (Bootstrap Aggregating), dimana metode SMOTE akan dilibatkan dalam proses bagging, yaitu membangkitkan data buatan pada gugus data hasil proses bootsrap. Pohon Keputusan dengan algoritme CART (Classification and Regression Tree) dan regresi logistik merupakan pengklasifikasi yang akan digunakan pada setiap gugus data yang diperoleh. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang diambil dari salah satu Bank di Indonesia, Bank X, yaitu data nasabah kredit tanpa agunan. Peubah yang digunakan dalam penelitian ini merupakan karakteristik nasabah yang dinilai dalam credit scoring, yaitu sebanyak 17 peubah penjelas. Berdasarkan hasil analisis, SMOTEBagging terbukti dapat meningkatkan kinerja klasifikasi pada data tidak seimbang pada pengklasifikasian data credit scoring pada kasus ini. Hal ini ditunjukkan dengan nilai AUC dan kepekaan yang lebih baik dibandingkan dengan model tanpa SMOTEBagging. Berdasarkan nilai AUC, pengklasifikasian credit scoring dengan menggunakan model regresi logistik lebih baik dibandingkan dengan model CART, baik dengan penerapan algoritme SMOTEBagging maupun tidak. Sedangkan berdasarkan nilai kepekaan, model CART lebih baik dibanding dengan regresi logistik untuk model tanpa SMOTEBagging, dan model regresi logistik lebih baik dibanding dengan CART untuk model dengan SMOTEBagging. Sementara itu, model dengan penerapan algoritme SMOTEBagging memiliki nilai AUC dan kepekaan yang lebih tinggi dibanding dengan model tanpa SMOTEBagging meskipun nilai kehususannya menurun. Oleh karena pada penelitian ini berfokus pada kelas minor (kredit macet), maka berdasarkan pada kepentingan dalam penelitian ini diambil kesimpulan bahwa SMOTEBagging dapat menaikkan tingkat akurasi model kelas minor.
Keyword: akurasi, data tidak seimbang, CART, regresi logistik, SMOTEBagging

Judul: Synthesis of Molybdenum Trioxide (MoO3) by Electrochemical Method for Electrochromics Application
Abstrak: Molybdenum trioxide (MoO3) thin films have been deposited on glass substrates by electrochemical method using ammonium heptamolybdate tetrahydrate ((NH4)6Mo7O244H2O). The films were deposited onto glass substrates as the control temperature at 25○C and annealing treatment at 350○C for 30 mins. The MoO3 thin films were investigated by UV-Vis, X-ray diffraction techniques (XRD), Scanning Electron Microscopy (SEM). The JCPDS card show that orthorhombic MoO3 (α- phase) has been formed. Molybdenum trioxide MoO3 formation was also confirmed by JCPDS card no. 35-0609. The SEM photographs revealed that the spherical and rod-like morphology and their grains size increased with increasing of heating temperatures. The measurement results show that the MoO3 thin film prepared at 350°C transmited about 80% of the visible spectrum. The effect of different heat treatments on surface morphology, thickness and optical properties of the films are discussed in this thesis.
Keyword: Institut Pertanian Bogor, Bogor Agricultural University, IPB, Electrophoretics, electrodeposide, electrochromics, electrochromic materials, electrochromic mechanism