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: Evaluation of Influenza Antibody Titers in Serum and Egg Yolk of Layers Vaccinated with Influenza Vaccines.
Abstrak: Influenza belongs to the Orthomyxoviridae family which causes upper and lower respiratory tract infection. The aim of this study was to evaluate influenza-A specific antibody titers from serum and egg yolk of hens vaccinated with quadrivalent influenza vaccines. Three Hy-line Brown layers were vaccinated with quadrivalent influenza type A and B inactivated vaccines. Vaccination was carried out three times at a dose of 0.25 ml/chicken via the intramuscular route. The first vaccination was carried out at 24 weeks of age, then boosters were performed at 28 and 32 weeks of age. Serum and egg yolk were collected every week for 20 weeks since the first vaccination. Influenza A H3N2 and H1N1 antibody titers were determined using hemagglutination-inhibition (HI) test and agar-gel-precipitation (AGP) test. Influenza-A H3N2 and H1N1 specific antibodies were detected in both serum and egg yolk from the first to twenty weeks after the initial vaccination. Highest HI geometric mean titer (GMT) of H1N1 antibody reached 26.67 HIU at nine weeks post first vaccination (p.f.v), while H3N2 antibody reached 26 HIU at six weeks p.f.v. Our result showed that influenza antibodies can be produced in layers using quadrivalent vaccines and layer chickens are able to produce equivalent antibody levels for each influenza subtype.
Keyword: antibody, egg yolk, influenza, layer chickens, serum