Judul: Model Prediksi Capaian Akademik Mahasiswa Program Sarjana Ilmu Komputer IPB dengan Algoritme C5.0
Abstrak: Penelitian ini mengembangkan prediksi capaian akademik mahasiswa Program Sarjana Ilmu Komputer IPB di tingkat 2 berdasarkan capaian di tingkat 1 dengan pohon keputusan menggunakan algoritme C5.0. Data yang digunakan ialah nilai mahasiswa yang masuk pada tahun 2012 hingga 2014 pada mata kuliah mayor dan interdepartemen. Penelitian ini menggunakan 2 kelas (low risk dan high risk) dan 3 kelas (low risk, medium risk, dan high risk). Jumlah data tidak imbang sehingga penelitian ini menggunakan metode undersampling dan oversampling. Penelitian ini juga melihat keterhubungan antara mata kuliah dan prasyaratnya dengan menggunakan korelasi Spearman dan pohon keputusan algoritme C5.0. Hasil uji model prediksi menghasilkan akurasi terbaik sebesar 94.92% untuk percobaan 3 kelas (2.76 ≤ IPK ≤ 4.00 untuk kelas low risk, 2.00 ≤ IPK< 2.76 untuk kelas medium risk, dan 0 ≤ IPK< 2.00 untuk kelas high risk). Percobaan tersebut menggunakan metode oversampling. Korelasi Spearman menunjukkan adanya keterhubungan antara mata kuliah dan prasyaratnya dengan nilai korelasi 0.308 - 0.839.
Keyword: Algoritme C5.0, keberhasilan studi, klasifikasi, korelasi Spearman, pohon keputusan

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: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: