Judul: Prediksi Tingkat Keberhasilan Mahasiswa Tingkat I IPB Dengan Metode k-Nearest Neighbor
Abstrak: Analysis of academic data and personal data of first-year students in IPB is necessary to predict the successful of their study in the end of the first year. One of techniques in classification that can be used for completing that task is k-nearest neighbor that will build a classifier. This research aimed to develop classifier to predict the successful of first year students at IPB. The attributes used in this research are selected based on target class-influenced statistic hipotesis test. Chi-square test is implemented for nominal attributes whereas Spearman Rank Correlation Coeficient test is used for selecting the numerical attribute. The result of this research is a classifier with accuracy 52.97%.
Keyword: 

Judul: Penerapan Metode Resampling dan K – Nearest Neighbor dalam Memprediksi Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Magister IPB
Abstrak: Sekolah Pascasarjana IPB dipercaya menghasilkan lulusan yang berkualitas dan berdaya saing tinggi, namun berdasarkan data yang ada, terdapat sebagian kecil mahasiswa yang tidak lulus, baik mengundurkan diri maupun Drop Out. Hal tersebut perlu ditangani salah satunya dengan menerapkan metode klasifikasi KNearest Neighbor (KNN) untuk memprediksi potensi keberhasilan studi mahasiswa. Peubah respon yang digunakan adalah status keberhasilan studi mahasiswa, yaitu lulus dan tidak lulus. Sedangkan peubah penjelas adalah profil dan latar belakang pendidikan S1 mahasiswa. Terdapat ketakseimbangan pada data yang diperoleh, kelas tidak lulus berjumlah jauh lebih sedikit dibandingkan kelas lulus. Hal ini dapat menurunkan nilai akurasi klasifikasi pada kelas minoritas (sensitivitas) sehingga dilakukan penanganan ketakseimbangan data dengan menggunakan Random Over Sampling (ROS), Random Under Sampling (RUS), dan Random Over-Under Sampling (ROUS). Nilai evaluasi hasil klasifikasi KNN (k = 1 hingga 6), mengalami peningkatan nilai sensitivitas setelah disertai penanganan ketakseimbangan data, meskipun nilai akurasi dan spesifisitas mengalami penurunan. Metode KNN dengan k = 6 disertai ROS merupakan skema klasifikasi KNN terbaik dalam memprediksi potensi keberhasilan studi mahasiswa program magister IPB dibandingkan skema lainnya. Nilai rataan dan median sensitivitas sebesar 0.89 dan 0.89, nilai rataan dan median spesifisitas sebesar 0.75 dan 0.75, serta nilai rataan dan median akurasi sebesar 0.77 dan 0.77.
Keyword: Magister IPB, Ketakseimbangan Data, KNN, Resampling

Judul: Pengaruh Asam Azelat Pada Bio Gemuk Litium Kompleks Berbasis Minyak Kelapa Sawit (CPO) Terepoksidasi
Abstrak: Gemuk merupakan pelumas semipadat dengan viskositas tinggi, berupa koloid padat-cair yang terbuat dari minyak dasar dan bahan pengental. Gemuk litium kompleks merupakan gemuk yang umum beredar di pasaran. Gemuk litium kompleks adalah jenis gemuk yang menggunakan kompleks sabun litium sebagai pengental utama. Penelitian ini bertujuan agar didapatkan komposisi produk gemuk bio litium kompleks yang mempunyai kualitas lebih baik dan didapatkan hubungan antara penambahan agen pengompleks terhadap penampakan visual dan tekstur. Proses pembuatan gemuk terdiri dari epoksidasi CPO, saponifikasi dan homogenasi. Kinerja gemuk yang dihasilkan dapat dilihat melalui uji dropping point. Hasil penelitian menunjukan bahwa gemuk bio litium kompleks dengan dropping point tertinggi sebesar 207 derajat celcius pada penambahan asam azelat sebanyak 2,5%.
Keyword: Dropping point, Epoksidasi CPO, Gemuk, Saponifikasi