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: 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: Pengujian Virus Newcastle Disease Gen VII Isolat Lapang Sebagai Virus Standar Pada Uji Tantang Vaksin
Abstrak: This study was conducted to determine the standard of Newcastle disease virus Gene VII field isolate as a virus challenge to vaccine test. A virus suspension that has previously been tested by HA test then titrated with EID50 using 30 Specific Pathogen Free (SPF) of 10 day old chicken embryonated eggs. In addition, chicken lethal dose50 (CLD50) test were used to determine the virus titer that could cause 50% death of the chicken population. The CLD50 test was used 25 day-old-chickens (DOC) divided into 5 groups. The virus was diluted from 10-1 to 10-8. The 104 to 10-8 dilution of NDV was infected to every group of chicken via eyedrop and intranasal with 0.1 ml/chicken dosage. Haemagglutination test showed that the allantoic fluid were contain high titers of NDV is 512 HAU. The infective NDV that had been titrated by EID50 test showed the virus titers is 109 EID50/0.1 ml or 1010 EID50/ml and the virus titers of CLD50 test e.i 106.48 CLD50/0.1 ml or 107.48 CLD50/ml. These results can be concluded that the NDV Gene VII field isolates were most appropriate to be used as a standard virus to vaccine test
Keyword: Newcastle Disease Virus Gene VII, HA tes, EID50 test, CLD50 test