Judul: Identifikasi Kolektibilitas Kredit Menggunakan Decision Tree
Abstrak: Credit is a loan agreement to borrow money, in which the bank as a creditor and a debtor as the client. The purpose of this study is to predict the level of collectibility of loans using the web-based decision tree. The variables used for this study include gender, type of loan, the principal amount, purpose, time, code usage, collectability, collateral, monthly installments and monthly pay date. In this research the data used are divided into 3000 training data and 699 testing data. By using J48 decision tree method, the data training was processed to produce the identification model. The model was then tested using 699 testing data. The result showed that 597 data could be identified correctly. Hence the accuracy of the model was 85%.
Keyword: loans., decision tree, collectibility

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: Penyimpanan Bakso Ikan Nila Merah dalam Kemasan Atmosfir Termodifikasi pada Suhu Ruang
Abstrak: Konsumsi ikan tidak hanya terbatas pada ikan segar, tetapi juga produkproduk olahannya. Salah satu produk olahan ikan yang sudah dikenal dan disukai oleh masyarakat adalah bakso ikan.Bakso ikan dapat didefinisikan sebagai produk makanan berbentuk bulatan yang diperoleh dari campuran daging ikan (kadar daging ikan tidak kurang dari 50%) dan pati atau serealia dengan atau tanpa penambahan bahan tambahan makanan yang diijinkan. Bakso ikan, sebagaimana produk olahan ikan lainnya, merupakan bahan pangan yang mudah mengalami kerusakan (highly perishable). Umumnya bakso ikan memiliki masa simpan maksimal satu hari (12-24 jam) pada suhu kamar. Kerusakan bakso ikan yang terjadi selama penyimpanan dapat diakibatkan oleh kadar air dan aktivitas air yang tinggi (aw > 9,0) serta adanya kontak dengan oksigen yang merupakan sumber energi bagi aktivitas-aktivitas reaksi biologis maupun kimiawi. Oleh karena itu diperlukan kemasan yang diminimalisir kandungan oksigen dalam kemasan. Biasanya bakso ikan dikemas secara vakum untuk memperpanjang masa simpannya. Akan tetapi, bakteri aerobik maupun anaerobik masih dapat berkembang dikarenakan masih adanya sisa udara di dalam kemasan vakum tersebut. Oleh karena itu, diperlukan suatu alternatif teknologi pengemasan yang dapat memperpanjang masa simpan bakso. Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan menggunakan sistem pengemasan atmosfer termodifikasi (modified atmosphere packaging).
Keyword: