Judul: Aplikasi Model Hidden Markov Diskret untuk Mendeteksi Penyalahgunaan Kartu Kredit
Abstrak: Saat ini penggunaan kartu kredit sudah semakin meningkat. Hal tersebut menyebabkan penyalahgunaan terhadap kartu kredit juga meningkat. Jika rincian transaksi kartu kredit merupakan proses observasi dan penyebab besarnya transaksi tidak diamati secara langsung dan diasumsikan membentuk suatu rantai Markov, maka pasangan dari proses observasi dan penyebabnya dapat dimodelkan dengan model Hidden Markov. Model Hidden Markov dicirikan oleh parameter-parameternya yaitu matriks peluang state transisi, matriks peluang dari proses observasi, dan vektor peluang state awal. Penduga parameter dalam karya ilmiah ini diestimasi dengan menggunakan algoritme Rabiner yang meliputi algoritme forward-backward, algoritme Viterbi, dan algoritme Baum-Welch. Model Hidden Markov diskret diaplikasikan pada data transaksi suatu kartu kredit untuk mendeteksi penyalahgunaan terhadap kartu kredit. Proses deteksi kartu kredit dilakukan dengan menghitung peluang observasi untuk setiap transaksi baru. Jika perbandingan selisih dari peluang observasi transaksi baru dengan transaksi sebelumnya lebih besar atau sama dengan nilai ambang batas maka transaksi baru tersebut terdeteksi sebagai penyalahgunaan. Untuk mempermudah mencari penduga parameter model Hidden Markov diskret, dibuat suatu program komputasi dengan menggunakan Mathematica 7.0. Dari hasil yang diperoleh, model Hidden Markov diskret dapat memodelkan transaksi kartu kredit dengan cukup baik. Akurasi yang diperoleh dari hasil deteksi mencapai 77%.
Keyword: 

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: Enrichment of organic selenium, inorganic selenium and  vitamin E in quail products through its supplementation in the diet and its potency  of quail eggs as an ingredient in selenium-rich egg juice
Abstrak: This study was aimed to achieve an optimum level of combine organic selenium, inorganic selenium and vitamin E in obtaining the best production and reproduction as well as the highest level of selenium in quail eggs. This study was conducted from January to August 2008. Numbers of observed quails were 720 (360 females and 360 males). The treatments were applied when the quails were six weeks old. Nine treatment diets were: To (commercial diet), T1(0.46 ppm inorganic Se + 43.50 ppm vitamin E), T2 (0.46 ppm inorganic Se + 87.00 ppm vitamin E), T3 (0.92 ppm inorganic Se + 43.50 ppm vitamin E), T4 (0.92 ppm inorganic Se +87.00 ppm vitamin E), T5 (0.46 ppm organic Se + 43.50 ppm vitamin E), T6 (0.46 ppm organic Se + 87.00 ppm vitamin E), T7(0.92 ppm organic Se + 43.50 vitamin E) and T8(0.92 ppm organic Se + 87.00 ppm vitamin E).
Keyword: egg yolk, glutathione peroxidase ( GSH-Px), hedonic test, rank test