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: 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: Konstruksi dan Ekspresi Gen Penyandi Merozoite Surface Protein-1 Plasmodium yoelii pada Vektor Ekspresi pET32a.
Abstrak: Merozoite surface protein-1 (MSP-1) merupakan protein yang terdapat dalam fase aseksual semua spesies Plasmodium dan berperan dalam invasi eritrosit oleh parasit malaria. Protein ini berpotensi sebagai kandidat vaksin malaria, dan penelitian ini bertujuan mengkonstruksi gen msp1 sintetik Plasmodium yoelii ke dalam vektor ekspresi pET32a serta mengekspresi protein MSP-1 dengan induksi IPTG. Gen msp1 sintetik yang diperbanyak melalui teknik PCR diligasikan ke dalam vektor pET32a dan dipropagasi di dalam inang E. coli TOP10. Transforman positif yang telah diverifikasi dimasukan ke E. coli BL21(DE3). Analisis pola restriksi terhadap plasmid hasil konstruksi menunjukkan adanya dua pita yang masing-masing berada di ukuran ~300 bp untuk gen msp1 dan 5900 bp untuk plasmid pET32a. Hasil sequencing menunjukkan adanya gen msp1, namun urutan basa vektor bersifat asing. Ekspresi protein dengan menggunakan IPTG konsentrasi 0.1 mM, 0.3 mM, dan 0.5 mM menghasilkan protein target, yakni MSP-1 yang terfusi dengan tioredoksin, yang berukuran total sekitar 28 kDa. Uji dot blot dengan antibodi monoklonal MSP-1 juga menunjukkan hasil yang positif.
Keyword: E. coli, ekspresi protein, malaria, MSP-1, pET32a