Judul: Penerapan SMOTE pada Pemodelan Regresi Logistik Biner (Studi Kasus : Data Pekerja Tahun 2014 di Kabupaten Badung).
Abstrak: Pekerja merupakan setiap orang yang mampu melakukan pekerjaan guna menghasilkan barang dan jasa untuk memenuhi kebutuhannya. Pekerja dapat dikategorikan menjadi dua, yaitu pekerja sektor formal dan pekerja sektor informal. Peubah respon yang diteliti pada penelitian ini adalah pekerja sektor formal dan pekerja sektor informal dengan model regresi logistik biner. Evaluasi yang digunakan untuk mengetahui tingkat ketepatan klasifikasi model adalah tabel kesesuaian klasifikasi dan nilai Area Under Curve (AUC). Jika amatan pada masing-masing kategori peubah respon tidak seimbang, dapat menyebabkan nilai evaluasi bernilai rendah. Salah satu metode untuk menangani masalah data tidak seimbang adalah Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Metode SMOTE menambah jumlah data kategori minor dengan cara membangkitkan data buatan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa nilai akurasi pada model tanpa SMOTE (82%) lebih tinggi jika dibandingkan nilai akurasi pada model dengan SMOTE (76.46%). Nilai spesifitas model dengan SMOTE (83.24%) lebih rendah dibandingkan dengan nilai spesifitas pada model tanpa SMOTE (100%). Sedangkan, nilai sensitivitas pada model dengan SMOTE (45.45%) lebih tinggi dibandingkan dengan nilai sensitivitas model tanpa SMOTE (0%). Model dengan SMOTE memiliki nilai AUC sebesar 0.742 sedangkan model tanpa SMOTE memiliki nilai AUC sebesar 0.724. Berdasarkan keseluruhan evaluasi model SMOTE dapat digunakan untuk mengatasi masalah data tidak seimbang.
Keyword: data tidak seimbang, regresi logistik biner, SMOTE

Judul: Penerapan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) pada Pemodelan Regresi Logistik Biner terhadap Keberhasilan Studi (Studi Kasus: Mahasiswa Program Magister IPB).
Abstrak: Sekolah Pascasarjana IPB memiliki standar akademik serta daya saing lulusan yang tinggi yang telah tersebar di dalam maupun di luar negeri. Pada penelitian ini metode Regresi Logistik Biner digunakan untuk mengetahui faktorfaktor yang mempengaruhi keberhasilan studi mahasiswa Pascasarjana Institut Pertanian Bogor (SPs-IPB). Data yang digunakan adalah data mahasiswa SPs-IPB yang lulus tahun 2011 hingga 2015. Peubah respon yang digunakan adalah status keberhasilan studi mahasiswa yaitu lulus dan tidak lulus dan menggunakan 9 peubah penjelas yaitu jenis kelamin, status menikah, status penerimaan saat masuk S2, status perguruan tinggi S1, sumber biaya pendidikan S2, kelompok instansi bekerja, kelompok program studi S2, usia masuk S2 dan IPK S1. Data yang diperoleh tidak seimbang dengan persentase mahasiswa yang lulus lebih besar dibandingkan yang tidak lulus, sehingga ketidakseimbangan data ditangani dengan SMOTE karena apabila tidak ditangani maka akan menyebabkan kesalahan klasifikasi. Perbandingan hasil klasifikasi dilihat pada data testing. Hasil pada model sebelum SMOTE memiliki luas dibawah kurva atau AUC sebesar 0.6760, nilai akurasi sebesar 88.77%, nilai sensitivitas sebesar 99.09% dan nilai spesifisitas sebesar 4.63%. Model setelah SMOTE dengan oversampling 600% memiliki nilai AUC sebesar 0.6642, nilai akurasi sebesar 78.36%, nilai sensitivitas sebesar 83.65%, dan nilai spesifisitas sebesar 35.18%. Meskipun akurasi model dan nilai sensitivitas sebelum SMOTE lebih tinggi daripada model setelah SMOTE namun spesifiitas pada model setelah SMOTE lebih tinggi yang berarti model setelah SMOTE sudah lebih baik dalam memprediksi kelas minoritas (tidak lulus).
Keyword: data tidak seimbang, regresi logistik biner, SMOTE

Judul: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: