Judul: Klasifikasi Bahan Pangan berdasarkan Kandungan Zat Gizi Bahan Pangan Menggunakan Fuzzy K-Nearest Neighbor
Abstrak: The concept of glycemic index is an approach to select the right food for diabetics. One obstacle to implement this concept is the limited amount of known glycemic index data. With this knowledge about food nutrient and cooking process as factors that influence the glycemic index, we proposed a model to classify food based on its nutrients using fuzzy k-nearest neighbor algorithm. The results revealed that the classifier performance was not optimal because of the imbalanced data. The best accuracy for this model was only 53.69%. To overcome imbalanced data condition, we applied 4 different resampling techiques. The results showed that resampling techniques successfully solved the imbalanced data problem. In general, random over-sampling technique had the best performance with an accuracy of 84.39% in 1-NN. The next technique that had the best performance was synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) with an accuracy of 73.37% in 1-NN and 2-NN.
Keyword: 

Judul: Klasifikasi Nasabah Kartu Kredit Menggunakan Algoritme Fuzzy K-Nearest Neighbor pada Data Tidak Seimbang
Abstrak: Debtor classification is a crucial banking process in order to identify potential problematic credit card applicant. This information is to support decision making in accepting or rejecting the application. The classification method makes use of fuzzy k-nearest neighbor method. Due to the nature of credit card business, most likely, the data collected is imbalanced. In this case, the good debtors always significantly outnumber the bad one. Most of the existing classification systems work well on balanced data, which is not the case in this research. Thus, in order to improve the system, the data composition must be banced using oversampling and undersampling technique. The performance indicator used are accuracy, precision, recall, and f-measure. Replication oversampling improved the algorithm best at the number of nearest neighbors 1. The accuration, precision, recall, and f-measure is 91.93%, 86.12%, 100%, and 92.54%, while the least performance was achieved at the number of nearest neighbors 5. Random oversampling performed better as the number of the nearest neighbors increases. Undersampling performed more stable with the number of the nearest neighbors between 1 and 5.
Keyword: 

Judul: Karakteristik Massa Air Arlindo Di Pintasan Timor Pada Musim Barat Dan Musim Timur
Abstrak: Pintasan Timor merupakan jalur keluar dari Arlindo (Arus Lintas Indonesia), yaitu arus yang membawa massa air dari Samudera Pasifik melintasi perairan Indonesia menuju Samudera Hindia. Oleh karena itu, Pintasan ini memiliki peranan yang penting dalam sirkulasi massa air khususnya di lintang rendah. Penelitian ini dilaksanakan pada dua periode pengamatan yaitu Januari 2004 (5 stasiun) dan Juni 2005 (6 stasiun). Data yang digunakan adalah data suhu, salinitas, sigma-t, kedalaman, kecepatan dan arah arus. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Ocean Data View (ODV), Surfer, dan Matlab untuk memperoleh hasil berupa sebaran melintang dan menegak (suhu, salintas, dan σt), diagram T-S, dan arus Geostropik. Setiap parameter yang diamati memiliki pola pelapisan. Pelapisan ini mengalami perubahan kisaran nilai dan ketebalan pada dua musim yang diamati. Kisaran nilai suhu pada Musim Timur lebih rendah daripada Musim Barat, yaitu mencapai 28.01oC (Juni 2004) dan 29.60 oC (Januari 2005). Pada pelapisan suhu, lapisan homogen yang terbentuk pada Musim Timur lebih tebal daripada Musim Barat yaitu perbedaan ketebalannya mencapai 45 m, namun lapisan termoklin yang terbentuk pada Musim Barat lebih tebal (perbedaan ketebalan mencapai 103 m) daripada Musim Timur. Kisaran nilai salinitas permukaan pada Musim Timur lebih rendah daripada Musim Barat, yaitu mencapai 33.91 psu (Musim Timur) dan 34.33 psu (Musim Barat). Nilai sigma-t di permukaan pada Musim Timur lebih tinggi dari Musim Barat, yaitu berkisar antara 21.20-21.80 (Musim Timur) dan 20.08-21.70 (Musim Barat). Analisis dengan diagram T-S menunjukkan adanya dua jenis massa air, yaitu massa air dicirikan oleh salinitas minimum South Pacific Intermediate Water (SPIW) dan Antarctic Intermediate Water (AAIW). Pengamatan Musim Barat dan Musim Timur tidak ditemukan massa air kerkarakteristik salinitas maksimum baik yang berasal dari massa air Pasifik Utara maupun Pasifik Selatan. Perhitungan arus dengan menggunakan metode geostropik, diketahui bahwa arus di Pintasan Timor bergerak ke arah barat dan timur. Arah arus Geostropik di lapisan permukaan didominasi menuju arah barat baik pada Musim Barat maupun Musim Timur. Transpor massa air pada Musim Barat (Januari 2004) secara menyeluruh bergerak ke arah timur dengan transpor total massa air sebesar 4.61 Sv. Musim Timur (Juni 2005)memiliki transpor total massa air pada sebesar 1.85 Sv dengan total transpor massa air yang bergerak ke timur sebesar 38.92 % dan bergerak ke barat sebesar 61.08 %.
Keyword: