Judul: Penelusuran Unit dan Lapisan Tersembunyi Jaringan  Saraf Tiruan pada Data Tidak Seimbang (Studi Kasus Debitur Kartu Kredit Bank Mandiri Tahun 2008-2009)
Abstrak: Kebutuhan bank akan praktik tata kelola yang sehat dan penerapan manajemen risiko meningkat agar segala kegiatan usaha bank tidak hanya terkendali tetapi juga mampu memberikan keuntungan pada bank. Penerapan metode statistika adalah cara yang bisa dilakukan untuk mengukur risiko seperti pembangunan model klasifikasi dengan Artificial Neural Network. Artificial Neural Network atau jaringan saraf tiruan (JST) merupakan metode komputasi yang diilhami oleh struktur jaringan otak manusia untuk memecahkan suatu masalah seperti pengenalan pola atau klasifikasi melalui proses pembelajaran. Data terdiri dari 81% berstatus good dan 19% berstatus bad. Kondisi tersebut menunjukkan bahwa data tidak seimbang. Model JST yang dibangun dari data dengan komposisi debitur good dengan bad tidak seimbang memiliki ketepatan klasifikasi sebesar 80.8% dengan sensitivitas dalam mengklasifikasikan debitur bad hanya sebesar 10%. Kecilnya sensitivitas model dalam mengklasifikasikan debitur bad mengakibatkan kerugian pada pihak bank sehingga diperlukan suatu modifikasi agar model yang dibangun lebih objektif. Oleh karena itu, pengambilan contoh dilakukan agar pembangunan model ANN berasal dari data yang seimbang sehingga mampu meningkatkan sensitivitas model dalam mengklasifikasikan debitur bad. Pada kasus ini, secara keseluruhan semua arsitektur JST baik yang terdiri dari satu maupun dua lapisan tersembunyi memiliki kesalahan klasifikasi relatif sama meskipun range nilainya berbeda - beda. Arsitektur yang menggunakan satu lapisan tersembunyi dianggap lebih baik dibandingkan dengan menggunakan dua lapisan tersembunyi karena memiliki keragaman dan rataan MSE yang kecil. Sesuai dengan hasil analisis komponen utama, penggunaan 8 unit lapisan tersembunyi pada JST menghasilkan model yang paling optimal. Model JST terbaik memiliki ketepatan klasifikasi sebesar 73.4% dengan sensitivitas dalam mengklasifikasikan debitur bad sebesar 56.3%.
Keyword: Risk management, JST, unbalanced data, hidden layer, main component analysis

Judul: Classification of imbalanced data using weighted k-nearest neighbor in data bank credit card debtors
Abstrak: Manajemen risiko kredit bertujuan untuk meminimalkan potensi kerugian dari kredit macet. Analisis data debitur bermasalah yang sudah ada dapat menjadi model dalam kualifikasi pemberian kredit selanjutnya. Data debitur bank termasuk kasus data tidak seimbang. Proses klasifikasi menjadi tidak optimal karena kelas dengan jumlah data lebih banyak memberikan pengaruh yang sangat besar dalam hasil klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi data debitur kartu kredit menggunakan algoritme weighted k-nearest neighbor dan metode sampling yang bertujuan meningkatkan kualitas klasifikasi pada data tidak seimbang. Metode sampling yang digunakan yaitu oversampling dan undersampling. Metode oversampling acak menghasilkan nilai f-measure terbaik sebesar 86.51%. Metode oversampling duplikasi menghasilkan nilai recall terbaik sebesar 100%., Credit risk management aims to minimize potential losses of non-performing loans. The classification results of existing data debtors can be referred for credit qualifications. The debtors data, most likely, are imbalanced due to the good debtors dominated the bad one. Classification process could not be optimum because of the class with more data had tremendous influence in the classification result. This research aims to develop a data classification model based on credit card debtors using weighted k-nearest neighbor and sampling method which aimed to improve the quality of classification on the imbalanced data. The sampling methods used are the oversampling and undersampling. The random oversampling method obtains the best performance with F-measure of 86.51%. Moreover, the duplication oversampling can obtain 100% recall. Keywords: imbalanced data, oversampling, undersampling, weighted k-nearest neighbor
Keyword: data tidak seimbang, oversampling, undersampling, weighted k-nearest neigbor

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: