Judul: Deteksi Penipuan Kartu Kredit menggunakan Support Vector Machine dengan Optimasi Grid Search dan Genetic Algorithm
Abstrak: Transaksi kartu kredit mengalami peningkatan yang signifikan setiap tahunnya. Seiring dengan meningkatnya pemakaian kartu kredit maka meningkat pula risiko tindak penipuan oleh oknum yang tidak bertanggung jawab. Kemungkinan transaksi penipuan kartu kredit dapat terdeteksi melalui bantuan pembelajaran mesin. Permasalahan utama dalam mengolah data transaksi ialah dimensinya yang besar, kelas yang tidak seimbang, dan diperlukan proses pendeteksian dengan waktu komputasi yang singkat. Maka dari itu dibutuhkan model serta algoritma optimasi yang tepat untuk mengatasi permasalahan tersebut. Tujuan penelitian ini adalah membangun model pendeteksian transaksi penipuan kartu kredit yang mampu menghasilkan performa baik serta waktu komputasi singkat menggunakan metode support vector machine (SVM) dengan optimasi grid search dan genetic algorithm. Dari lima model yang dibangun, diperoleh bahwa model SVM menggunakan dataset SV dengan grid search sebagai teknik optimasi hyperparameter mampu melakukan pendeteksian dengan baik dan waktu komputasi yang singkat. Model berikut memiliki nilai F2-measure terbaik yaitu 99.96%.
Keyword: support vector machine, genetic algorithm, grid search

Judul: Deteksi Anomali Pada Transaksi Kartu Kredit Menggunakan Adaptive Synthetic Resampling(ADASYN) dan Support Vector Machine (SVM)
Abstrak: Munculnya anomali atau transaksi penipuan akibat banyaknya transaksi yang terjadi pada kartu kredit, menjadikan perlunya deteksi anomali pada transaksi kartu kredit agar tidak merugikan pihak nasabah maupun bank. Salah satu kendala deteksi anomali tersebut adalah pembentukan model matematis yaitu dataset yang memiliki distribusi kelas yang tidak seimbang. Salah satu contohnya adalah transaksi anomali kartu kredit yang mana jumlahnya lebih sedikit dibandingkan data transaksi normal yang terjadi. Walaupun transaksi penipuan hanya berjumlah sedikit, namun memiliki pengaruh yang sangat besar. Maka dari itu, diperlukan model untuk melakukan screening untuk memperkirakan transaksi penipuan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menghasilkan data latih yang ideal dari dataset yang tidak seimbang menggunakan Adaptive Synthetic Sampling (ADASYN) agar dapat digunakan untuk proses pelatihan model Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM yang dilatih dengan mengunakan data SV yang diseimbangkan dengan ADASYN mampu mengklasifikasikan transaksi anomali dengan sangat baik., There are anomalies or fraudulent transactions due to the large number of transactions that occur on credit cards, making it necessary to detect anomalies in credit card transactions so as not to harm the customer or bank. One of the obstacles in detecting these anomalies is the formation of mathematical models, namely datasets that have an unbalanced class distribution. One example is anomalous credit card transactions, which are fewer in number than normal transaction data. Although the transactions are only small, they have a very large impact. Therefore, a model is needed to perform screening to estimate fraudulent transactions. The purpose of this research is to produce ideal training data from an unbalanced dataset using Adaptive Synthetic Sampling (ADASYN) so that it can be used for the Support Vector Machine (SVM) model training process. The results showed that the SVM model trained using SV data balanced with ADASYN was able to classify anomalous transactions very well
Keyword: Adaptive Synthetic Sampling, transaksi kartu kredit, support vector  machine

Judul: Development of Antioxidant Film from Basil Seed (Ocimum citriodourum) Mucilage Incorporated with Thyme Essential Oil.
Abstrak: The objectives of this research was to evaluate the effects of thyme essential oil addition on physical properties and antioxidant activity of lemon basil seed mucilage film. Lemon basil is a common name for the culinary herb (Ocimum citriodourum). This research project investigated the properties of an edible film based on lemon basil seed mucilage (LBSM) incorporated with thyme essential oil (TEO). LBSM (0.4% w/v) films were prepared by adding glycerol as plasticizers at the concentration of 30% w/w based on the weight of LBSM and then incorporated with TEO for antioxidant properties. LBSM films were given different concentrations of TEO (0%, 1%, 2% and 3% v/v) (0% as the control). The result showed that films with 3 % TEO had the highest water vapor permeability (WVP) (3.27±0.38 x10-4g mm/m2d kPa), while the control film showed the lowest WVP (1.36±0.28 x10-4g mm/m2d kPa). Water solubility were decreased with the increase in TEO concentration (p<0.05). 1% TEO films showed the highest tensile strength (5.17±0.54MPa) but lower % elongation at break (11.28±1.86%) compared to the other two films (p<0.05) (excluding the control). Scanning electron microscopy showed that the microstructure of the TEO LBSM films had a critical effect on its physical properties, further supporting the tensile strength and WVP results. The 3% TEO film exhibited the highest radical scavenging activity on DPPH (3.3±0.04 % inhibition) (p<0.05) while the others were very low and had slight difference. Increasing the amount of TEO will increase the antioxidant activity, but further increasing the concentration of TEO will also weaken the physical properties of the film.
Keyword: Lemon basil seed mucilage, edible film, antioxidant, thyme essential oil, film properties