Judul: Komparasi artifical network (ANN) dan model regresi logistik dalam klasifikasi kredit konsumtif
Abstrak: Bank sebagai salah satu institusi penyedia kredit konsumtif harus mampu memprediksi besamya risiko kredit dalam rangka meningkatkan keuntungan kredit konsumtifnya. Keputusan pemberian kredit kepada seorang nasabah dilakukan dengan menganalisis permohonan kreditnya melalui pendekatan berbagai alternatif metode yang digunakan untuk membangun model pengklasifikasian, maka pada penelitian ini ingin mengkaji kemampuan model ANN dan regresi logistik dalam mengklasifkasikan nasabah apakah termasuk nasabah yang default atau nondefault. Dari hasil perbandingan model ANN dan regresi logistik terlihat bahwa model ANN memiliki kemampuan pengklasifikasian yang lebih baik dibandingkan dengan model regresi logistik. Ini dapat dilihat dari tingkat kesalahan prediksi dari data validasi di mana tingkat kesalahan prediksi untuk model ANN dari data validasi sebesar 11.49% sedangkan untuk model regresi logistik sebesar 19.07%. Berdasarkan nilai MSE, ANN juga menunjukkan performa lebih baik, yaitu sebesar 0.14*0.34 bila dibandingkan model regresi logistik yang sebesar 0.83+-0.38.
Keyword: 

Judul: K1asifikasi Debitur untuk KPR Bank X dengalll Regresi Logistik Biner dan Artificial Neural Networks.
Abstrak: Salah satu jenis kredit yang banyak ditawarkan oleh bank saat ini ialah Kredit Pemilikan Rumah (KPR) atau biasa disebut Mortgage. Mortgage adaIah utang untak membeli properti yang digunakan sebagai jaminan. Peminjaman mortgage ada 2 jenis, yaitu prime mortgage dan suhprime mortgage. Prime mortgage biasanya diberikan kepada peminjam yang memiliki sejarah kredit yang baik misalnya tidal< pernah bangkrut dalam usaha atau bisnisnya, tidal< terlambat membayar cicilan, dapat menunjukkan kapasitas untuk membayar kembali utanguya, sedangkan sub prime mortgage diberikan kepada peminjam yang tidal< memenuhi persyaratan ini atau dengan kata lain sejarah transaksinya jelek. PeneIitian ini diharapkan mampu mengbasilkan model yang bisa mengidentifikasi dan membedakan secara jelas calon debitur yang mengajukan kredit, dalam hal ini ialah KPR, sehingga bisa meminimumkan bahkan mengbilangkan kasus sub prime mortgage. Hasil analisis menunjukkan tingkat kesalaban dari model ANN sebesar 3.79"10 untak data training dan 4.57% untuk data vaIidasi. Sedangkan hasil prediksi model regresi logistik memberikan tingkat kesalahan yang lebih besar dari model ANN, yaitu sebesar 9.48% untuk data training dan 10.34% untak data validasi, sehingga dapat disimpulkan bahwa model ANN lebih baik dibandingkan dengan model regresi logistik untak kasus Kredit Pemilikan Rumah (KPR) padaBankX.
Keyword: 

Judul: Synthesis of Molybdenum Trioxide (MoO3) by Electrochemical Method for Electrochromics Application
Abstrak: Molybdenum trioxide (MoO3) thin films have been deposited on glass substrates by electrochemical method using ammonium heptamolybdate tetrahydrate ((NH4)6Mo7O244H2O). The films were deposited onto glass substrates as the control temperature at 25○C and annealing treatment at 350○C for 30 mins. The MoO3 thin films were investigated by UV-Vis, X-ray diffraction techniques (XRD), Scanning Electron Microscopy (SEM). The JCPDS card show that orthorhombic MoO3 (α- phase) has been formed. Molybdenum trioxide MoO3 formation was also confirmed by JCPDS card no. 35-0609. The SEM photographs revealed that the spherical and rod-like morphology and their grains size increased with increasing of heating temperatures. The measurement results show that the MoO3 thin film prepared at 350°C transmited about 80% of the visible spectrum. The effect of different heat treatments on surface morphology, thickness and optical properties of the films are discussed in this thesis.
Keyword: Institut Pertanian Bogor, Bogor Agricultural University, IPB, Electrophoretics, electrodeposide, electrochromics, electrochromic materials, electrochromic mechanism