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 Credit Scoring Menggunakan Regresi Logistik LASSO dan Support Vector Machine (SVM).
Abstrak: Hasil survei perbankan menunjukkan pertumbuhan kredit di Indonesia tahun 2016 mencapai 12% year of the year (yoy). Hal ini meningkat dibandingkan realisasi pertumbuhan kredit tahun 2015 (per November 2015) yaitu sebesar 9.8% (yoy). Optimisme pertumbuhan kredit tersebut terutama didorong oleh meningkatnya kondisi likuiditas perbankan, masih berlanjutnya penurunan suku bunga kredit, dan kondisi ekonomi yang diperkirakan semakin baik (BI 2016). Menurut UU No. 10 tahun 1998, kredit adalah penyedian uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antara bank dan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam melunasi hutangnya setelah waktu tertentu dengan pemberian bunga. Tingginya permintaan kredit tak lantas membuat pihak pemberi jasa layanan kredit akan dapat mengabulkan semua permohonan yang ada. Untuk itu, perlu dilakukan suatu proses penyeleksian dalam rangka melihat calon debitur mana yang layak diberi pinjaman. Credit scoring merupakan suatu metode untuk mengevaluasi resiko kredit yang mungkin terjadi pada debitur degan menggunakan credit score yang akan dihasilkan berdasarkan model dari credit scoring. Credit score adalah angka yang akan merepresentasikan kelayakan seorang debitur untuk menerima dana bantuan kredit. Analisis credit scoring dengan menggunakan regresi logistik masih kurang efektif karena membutuhkan uji hipotesis dan uji asumsi yang harus terpenuhi. Analisis regresi logistik LASSO dapat digunakan untuk mengatasi hal tersebut. Disamping itu metode Support Vector Machine (SVM) juga merupakan salah satu metode klasifikasi yang memiliki kemampuan klasifikasi yang baik serta dapat mengabaikan semua asumsi seperti pada regresi logistik. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari peubah-peubah yang berpengaruh terhadap kelancaran debitur dalam membayarkan kredit motor serta membandingkan kebaikan dari kedua metode yang digunakan. Berdasarkan hasil analisis credit scoring menggunakan regresi logistik LASSO diperoleh bahwa peubah penjelas yang berpengaruh terhadap kelancaran pembayaran kredit yaitu peubah kepemilikan telepon, besarnya uang muka, jangka waktu pinjaman, pekerjaan, umur, status pernikahan, jenis kelamin, tingkat pendidikan, jumlah tanggungan, tipe motor, interaksi antara peubah tipe motor dengan kepemilikan telepon dan besar uang muka, interaksi antara peubah kepemilikan telepon dengan pekerjaan, jangka waktu pinjaman dan kepemilikan nomor telepon, interaksi antara peubah besar uang muka dengan jangka waktu pinjaman,besar angsuran, jenis kelamin, tingkat pendidikan serta interaksi antara pekerjaan dan jenis pendapatan. Penerapan metode regresi logistik LASSO dan SVM pada kasus ini memiliki ketepatan klasifikasi yang hampir sama. Hanya saja hasil kinerja klasifikasi menggunakan metode SVM relatif stabil dibandingkan dengan regresi logistik LASSO.
Keyword: regresi logistik, LASSO, klasifikasi, support vector machine

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: