Judul: Penerapan Adaboost dan SMOTE untuk Penyelesaian Ketidakseimbangan Kelas pada Kasus Kredit Macet Bank XYZ.
Abstrak: Ketidakseimbangan kelas merupakan suatu kondisi terjadinya ketimpangan proporsi antara satu kelas dengan kelas lainnya. Ketidakseimbangan kelas akan mempengaruhi prediksi pada model. Jika ketimpangan yang terjadi sangatlah ekstrem, prediksi model akan lebih mengarah pada kelas mayor, sedangkan kelas minor akan menghasilkan ketepatan prediksi yang rendah. Data yang digunakan merupakan data penggunaan jasa kredit Bank XYZ dengan proporsi yang tidak seimbang. Hanya sebanyak 4% nasabah yang berada pada kategori kredit macet. Pengklasifikasian dengan metode regresi logistik biner menghasilkan ketepatan prediksi yang rendah pada kelas minor (sensitivitas) yaitu 0.02%. Ketidaktepatan prediksi akan berdampak pada kebijakan Bank sehingga hal tersebut perlu ditangani. Adaboost dan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) digunakan dalam menangani permasalahan buruknya klasifikasi kelas minor pada kelas tidak seimbang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja klasifikasi dengan menggunakan metode SMOTE menghasilkan ketepatan prediksi pada kelas minor yang lebih besar dibandingkan metode Adaboost. Kenaikan nilai sensitivitas yang dihasilkan pada metode SMOTE mencapai 61.73%. Nilai akurasi yang dihasilkan untuk memprediksi amatan secara keseluruhan sebesar 76.45% dan ketepatan prediksi pada kelas mayor (spesifisitas) sebesar 77.05%.
Keyword: Adaboost, ketidakseimbangan kelas, regresi logistik biner, risiko kredit, SMOTE

Judul: Penerapan Algoritme Smotebagging Dalam Penyusunan Pohon Keputusan Dan Regresi Logistik Untuk Kajian Kredit Macet.
Abstrak: Permasalahan yang sering ditemui dalam kasus klasifikasi adalah masalah data tidak seimbang yang merupakan kondisi dimana salah satu atau lebih kelas mendominasi kelas yang lain. Data tidak seimbang akan menghasilkan bias terhadap kelas dengan jumlah contoh yang lebih besar (mayor) karena pengklasifikasi akan cenderung memprediksi data kelas mayor, sedangkan kelas minor akan cenderung diabaikan (dianggap sebagai noise), sehingga data amatan pada kelas minor tidak dapat diklasifikasikan dengan benar. Untuk banyak kasus, kesalahan memprediksi objek dari kelas minor dapat memberikan resiko lebih besar dibanding dengan kesalahan memprediksi objek dari kelas mayor. Penelitian ini mendiskusikan salah satu teknik penanganan masalah data tidak seimbang, yaitu SMOTEBagging. SMOTEBagging merupakan kombinasi dari metode SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) dan Bagging (Bootstrap Aggregating), dimana metode SMOTE akan dilibatkan dalam proses bagging, yaitu membangkitkan data buatan pada gugus data hasil proses bootsrap. Pohon Keputusan dengan algoritme CART (Classification and Regression Tree) dan regresi logistik merupakan pengklasifikasi yang akan digunakan pada setiap gugus data yang diperoleh. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang diambil dari salah satu Bank di Indonesia, Bank X, yaitu data nasabah kredit tanpa agunan. Peubah yang digunakan dalam penelitian ini merupakan karakteristik nasabah yang dinilai dalam credit scoring, yaitu sebanyak 17 peubah penjelas. Berdasarkan hasil analisis, SMOTEBagging terbukti dapat meningkatkan kinerja klasifikasi pada data tidak seimbang pada pengklasifikasian data credit scoring pada kasus ini. Hal ini ditunjukkan dengan nilai AUC dan kepekaan yang lebih baik dibandingkan dengan model tanpa SMOTEBagging. Berdasarkan nilai AUC, pengklasifikasian credit scoring dengan menggunakan model regresi logistik lebih baik dibandingkan dengan model CART, baik dengan penerapan algoritme SMOTEBagging maupun tidak. Sedangkan berdasarkan nilai kepekaan, model CART lebih baik dibanding dengan regresi logistik untuk model tanpa SMOTEBagging, dan model regresi logistik lebih baik dibanding dengan CART untuk model dengan SMOTEBagging. Sementara itu, model dengan penerapan algoritme SMOTEBagging memiliki nilai AUC dan kepekaan yang lebih tinggi dibanding dengan model tanpa SMOTEBagging meskipun nilai kehususannya menurun. Oleh karena pada penelitian ini berfokus pada kelas minor (kredit macet), maka berdasarkan pada kepentingan dalam penelitian ini diambil kesimpulan bahwa SMOTEBagging dapat menaikkan tingkat akurasi model kelas minor.
Keyword: akurasi, data tidak seimbang, CART, regresi logistik, SMOTEBagging

Judul: Phylogeography and Species Limits in the Papuan White Snake (Micropechis ikaheka) (Reptilia: Serpentes: Elapidae)
Abstrak: Papua white snake, Micropechis ikaheka, has been distingushed into two subspecies M.i. ikaheka and M.i. fasciatus. However, due to lack of data on their morphology, distribution and ecology, both subspecies often ignored in scintific discussions and refers only byas , Micropechis ikaheka. This study was designed to document the differences between M.i. ikaheka and M.i fasciatus by using scales characteristics and reproductive organ or hemipenes. The study also examine, zoogeography, habitat, diet and cannibalism of both subspecies to better understanding the the ecology of one of the most venomous snakes in the world. This study consists of three topics with method and also different in the size samples, respectively. The first study is the histology and microtopography of the skin were studied using paraffin method and Scanning Electron Microscope (SEM). The second is the hemipenis were examined by following Myers and Cadle (2003), and Zaher and Prudente (2003). The third is the abdominal surgery was carried out to document diet type and the investigate phenomenon of cannibalism in the snake. Specimens for this study came from the collection from Museum Zoologicum Bogoriense (MZB) and Universitas Negeri Papua’s Laboratory (LZU). The research result also indicated that the markers of skin and hemipenis described the same structure and microornamentation in all M. ikaheka groups being compared. Based specimens examined morphological descriptions do not s support the further differentiation in Micropechis. In short, two markers that used in this study could not sufficiently indicate the differences in the level of species and subspecies of M. ikaheka. The study, however, were able to delineate zoogeography and skin color patterns, which fall into four groups: M. i. ikaheka; M. i. fasciatus. M. i. ssp. “intermediate”; and M. i. ssp “black”. This study also revealed that color variations did not overlap in their geographic distribution. It is therefore, it suggested that environmental factors may contribute to the skin color variations. It also assumed that habitat discontinuous and biogeography factors may also cause the loss of the connection between the original populations (vicarians) or follow colonization events (dispersal). The examined of 22 stomach contents of M. ikaheka shows this species is carnivorous, and prey on vertebrates such as amphibians, fish, reptiles, and Mammals. These snakes are opportunistic predators since they prey on all that can be captured, but mainly reptiles (61.5%), followed by mammals and fish (both 15.4%), and amphibians (7.7%). Although categorized as terrestrial animal, the diet study showed that M. ikaheka snakes often go into the water to hunt for fish (the sample from Yapen island), including eel (the sample from Aru island). Based on prey items indentified, there is evidence that M. ikaheka is cannibal. At this time, there still no record on reason for cannibalism, but it is assumed that cannibalism was due to competition between populations and means to control population.
Keyword: geographic variation, white snake, papua