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 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: 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