Judul: Pemodelan Support Vector Machine Data Berkategori Tidak Seimbang beserta Penanganannya dengan SMOTE (Studi Kasus: Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Magister IPB Tahun 2011 sampai 2015).
Abstrak: Dalam upaya mempertahankan reputasi Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor (SPs-IPB), perlu diterapkan sistem penerimaan mahasiswa baru pada program magister dengan lebih selektif. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan kategori status kelulusan mahasiswa SPs-IPB berdasarkan karakteristik dan latar belakang pendidikan mahasiswa. Pada data tersebut, ditelusuri bahwa banyaknya mahasiswa dengan kategori tidak lulus (10.97%) jauh lebih sedikit dibandingkan banyaknya mahasiswa dengan kategori lulus (89.03%). Hal ini menunjukkan bahwa terdapat ketidakseimbangan kategori pada data. Pemodelan Support Vector Machine (SVM) menggunakan SVM linier, polinomial, dan radial basis function (RBF) belum mampu memprediksi kategori minoritas, yaitu mahasiswa yang berpotensi tidak lulus ditunjukkan dengan nilai sensitivitas 0.00%. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan metode Sythetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dalam rangka menangani ketidakseimbangan kategori pada data, yang selanjutnya diterapkan juga ketika menggunakan nilai cut off terbaik dari setiap jenis SVM. Berdasarkan evalusi yang dilakukan, model SVM RBF dengan cut off 0.6 mampu memprediksi mahasiswa pada kategori minoritas ditunjukkan dengan nilai sensitivitas yang mencapai 54.14%.
Keyword: kategori tidak seimbang, sensitivitas, SMOTE, SPs-IPB, SVM

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: Penyakit transmissible gastroenteritas oleh virus corona pada babi
Abstrak: Trasnmissible Gastroenteritis pada babi oleh virus merupakan penyakit infeksius yang ditemukan pertama kali oleh Doyle dan Hutchings tahun 1946 di Indiana USA. Sehubungan dengan tingginya mortalitas akibat pe- nyakit TGE pada anak-anak babi serta kerugian yang beru- pa penurunan berat badan secara drastis pada babi yang dewasa, maka perlu kiranya penyakit ini diperhitungkan bagi suatu usaha peternakan. Walaupun di Indonesia be- lum dilaporkan kejadian penyakit tersebut, tetapi kita perlu waspada terhadap kemungkinan masuknya penyakit bersama dengan babi-babi import yang banyak dijumpai di- peternakan besar di Indonesia. ...
Keyword: