Judul: Penerapan SMOTE dan RUSBoost pada Pohon Keputusan C5.0 dalam Penanganan Data Tidak Seimbang (Studi Kasus: Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Magister di Departemen Statistika IPB).
Abstrak: Ketidakseimbangan kelas data merupakan salah satu permasalahan dalam klasifikasi yang mengakibatkan nilai sensitivitas rendah, seperti yang terjadi pada data lama studi Program Studi Statistika Terapan (STT) dan Program Studi Statistika (STK). Penelitian ini berupaya menangani masalah tersebut dengan menerapkan metode Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dan Random Undersampling Boosting (RUSBoost) pada pohon keputusan C5.0. Hasil penelitian menunjukkan nilai sensitivitas hanya 8% untuk data STT dan pada data STK 4%. Metode RUSBoost mampu meningkatkan nilai sensitivitas pada data STT menjadi 95.6% dengan akurasi sebesar 90.5%. Demikian pula metode SMOTE mampu meningkatkan sensitivitas data STK menjadi 95.4% dengan akurasi sebesar 94.62%. Sementara itu, klasifikasi pohon keputusan C5.0 tanpa RUSBoost dan SMOTE untuk peubah IPK lulus baik STT maupun STK sudah menghasilkan kinerja yg baik (diatas 70% untuk STK dan diatas 80% untuk STT), karena peubah ini memiliki kelas data yg seimbang. Hal ini menjadi bukti bahwa penangangan atas ketidakseimbangan kelas data menggunakan SMOTE dan RUSBoost mampu meningkatkan kinerja klasifikasi. Dari model klasifikasi yang terbaik diperoleh peubah penting untuk pemodelan klasifikasi mahasiswa STT dan STK, yaitu perguruan tinggi S1 dan program studi S1. Di samping itu, pada STT peubah yang turut penting ialah usia, dan pada STK ialah IPK S1.
Keyword: C5.0 decision tree, class imbalance, RUSBoost, SMOTE, the success of study

Judul: Penerapan Teknik Binerisasi dan SMOTE pada Kasus Klasifikasi Tidak Seimbang (Studi kasus: Keberhasilan Studi Mahasiswa Pascasarjana Statistika IPB).
Abstrak: Sekolah pascasarjana Institut Pertanian Bogor memiliki program magister statistika yang sudah terakreditasi A. Salah satu upaya untuk mempertahankan kualitas lulusan program magister statistika, yaitu dengan cara menerapkan sistem penerimaan mahasiswa baru yang selektif. Keberhasilan studi mahasiswa program magister dibedakan menjadi tiga kelas, yaitu lulus dengan predikat baik, cukup, dan tidak lulus. Terdapat ketidakseimbangan data pada ketiga kelas tersebut. Model OVO maupun OVA tidak mampu memprediksi kelas minoritas dengan baik namun model OVO+SMOTE dan OVA+SMOTE mampu meningkatkan nilai sensitivitas kelas minoritas. Model OVO+SMOTE merupakan model terbaik karena dapat menaikkan nilai sensitivitas kelas minoritas menjadi 33.24% untuk kelas lulus dengan predikat baik dan 40% untuk kelas yang tidak lulus. SMOTE juga mampu menaikkan nilai sensitivitas pada kasus klasifikasi dua kelas mengenai tingkat pemahaman dasar mahasiswa statistika. Penerapan SMOTE pada permodelan klasifikasi data pemahaman statistika menaikkan nilai rataan sensitivitas dari 7.25% menjadi 53.75% pada Program Studi Statistika dan dari 0.66% menjadi 38.33% pada Program Studi Statistika Terapan.
Keyword: C5.0, one-vs-all, one-vs-one, SMOTE

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: