Judul: Penerapan SMOTE pada Metode CRUISE untuk Penentuan Faktor Keberhasilan Studi Mahasiswa BUD
Abstrak: Classification tree is a simple method to determine the factors that influence a response variable whose type is categorical. However, this method has some problems. First, selection bias on explanatory variables (called selection bias ) and bias due to missing value . This problem can be solved by CRUISE (Classification Rule with Unbiased Interaction Selection and Estimation) 2D. Another problem is the imbalance of data, so that observations in the minority class (a class that have less observation’s number) can’t be classified correctly. SMOTE (Synthetic Minority-Over Sampling Technique) with majority under-sampling is a method that can be used to handle those problems. The aim of this study is determining academic success factors of BUD (Beasiswa Unit Daerah) students, which has majority class (‘non-drop out’ category) and minority class (‘drop out’ category). The classification capability of CRUISE 2D tree without SMOTE is very bad, so it’s better to choose the tree from SMOTE with majority under-sampling which use 300 percent of increasing and 133.34 percent of decreasing. This tree has 12 terminals and 5 of them have high risk to be dropped out. Variables that influence the academic result of BUD students are the origin island, the average value of the national exam, the father and mother's education, sponsorship type, parent’s income, and mother’s education. About 73.7% observations with DO class in testing data can be classified correctly by this tree.
Keyword: 

Judul: Penerapan SMOTE dan RUSBoost pada Pohon Keputusan C5.0 dalam Penanganan Data Tidak Seimbang (Studi Kasus: Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Magister di Departemen Statistika IPB).
Abstrak: Ketidakseimbangan kelas data merupakan salah satu permasalahan dalam klasifikasi yang mengakibatkan nilai sensitivitas rendah, seperti yang terjadi pada data lama studi Program Studi Statistika Terapan (STT) dan Program Studi Statistika (STK). Penelitian ini berupaya menangani masalah tersebut dengan menerapkan metode Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dan Random Undersampling Boosting (RUSBoost) pada pohon keputusan C5.0. Hasil penelitian menunjukkan nilai sensitivitas hanya 8% untuk data STT dan pada data STK 4%. Metode RUSBoost mampu meningkatkan nilai sensitivitas pada data STT menjadi 95.6% dengan akurasi sebesar 90.5%. Demikian pula metode SMOTE mampu meningkatkan sensitivitas data STK menjadi 95.4% dengan akurasi sebesar 94.62%. Sementara itu, klasifikasi pohon keputusan C5.0 tanpa RUSBoost dan SMOTE untuk peubah IPK lulus baik STT maupun STK sudah menghasilkan kinerja yg baik (diatas 70% untuk STK dan diatas 80% untuk STT), karena peubah ini memiliki kelas data yg seimbang. Hal ini menjadi bukti bahwa penangangan atas ketidakseimbangan kelas data menggunakan SMOTE dan RUSBoost mampu meningkatkan kinerja klasifikasi. Dari model klasifikasi yang terbaik diperoleh peubah penting untuk pemodelan klasifikasi mahasiswa STT dan STK, yaitu perguruan tinggi S1 dan program studi S1. Di samping itu, pada STT peubah yang turut penting ialah usia, dan pada STK ialah IPK S1.
Keyword: C5.0 decision tree, class imbalance, RUSBoost, SMOTE, the success of study

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: