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: Perbandingan Metode Klasifikasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, Regresi Logistik, dan Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS).
Abstrak: Kredit tanpa agunan (KTA) adalah salah satu produk kredit yang diberikan bank kepada nasabah kredit dalam bentuk fasilitas pinjaman tanpa ada suatu jaminan. Karena tidak ada jaminan atas pinjaman tersebut maka bank harus berhati-hati memeriksa calon nasabah kredit agar tidak terjadi resiko kerugian di kemudian hari. Pengajuan aplikasi KTA oleh nasabah kepada pihak bank akan dilakukan penilaian berdasarkan teknik klasifikasi. Teknik klasifikasi pada KTA ini menggunakan metode pendekatan statistik yaitu regresi logistik, multivariate adaptive regression splines (MARS) dan jaringan syaraf tiruan (JST). Regresi logistik merupakan salah satu metode parametrik yang tidak disyaratkan asumsi-asumsi sebagaimana yang harus dipenuhi apabila melakukan analisis data dengan menggunakan regresi linear. Metode MARS merupakan suatu metode nonparametrik yang mengkombinasikan metode spline dengan recursive partitioning regression (RPR) yang telah dimodifikasi (Friedman 1991). Metode JST adalah pemrosesan informasi yang terinspirasi oleh sistem syaraf biologi (Haykin,1999). Metode regresi logistik dan MARS memiliki kemampuan untuk menentukan peubah penjelas yang berpengaruh terhadap peubah respon hasil keputusan. Regresi logistik dengan peubah penjelas berpengaruh yaitu jenis kelamin, jumlah cicilan 12 bulan, jumlah cicilan 24 bulan, dan standar gaji sedangkan MARS peubah penjelas yang berpengaruh yaitu riwayat nasabah dapat mengajukan kredit, jumlah cicilan 36 bulan, pendidikan S1, jenis kelamin wanita, umur, jumlah tanggungan, status pernikahan menikah, jenis pekerjaan pegawai negeri, standar gaji sesuai standar minimum, jenis pekerjaan wiraswasta, pendidikan SMA. Jadi pihak bank dapat menjadikan peubah penjelas tersebut sebagai pertimbangan untuk menentukan hasil keputusan nasabah KTA. Berdasarkan nilai ketepatan klasifikasi confusion matrix, nilai akurasi, dan AUC pada data training dan data testing metode yang terbaik pada data nasabah KTA yaitu JST Backpropagation diikuti oleh MARS dan regresi logistik.
Keyword: Unsecured Loan, Artificial Neural Network Backpropagation, Logistic Regression, Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS)

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: