Judul: Penerapan Boosting pada data tidak seimbang dengan metode klasifikasi Support Vector Machines (Studi kasus: Sapi perah di KUNAK dan Kebon Pedes, Bogor).
Abstrak: Data tidak seimbang merupakan suatu kondisi data yang penyebarannya berbeda signifikan sehingga terdapat kelas yang mendominasi (kelas mayoritas) dibanding kelas lainnya (kelas minoritas). Kasus penyakit tuberkulosis pada sapi perah merupakan salah satu contoh data yang tidak seimbang. Ketidakseimbangan data tersebut dapat menyebabkan ketepatan klasifikasi menjadi berkurang. Algoritme boosting terbukti mampu mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas dengan cara memperbaiki algoritme pengklasifikasi tanpa mengubah data. Metode klasifikasi support vector machines (SVM) merupakan salah satu metode yang memiliki kemampuan klasifikasi yang baik. Penerapan algoritme boosting dengan pengklasifikasian menggunakan metode SVM dapat meningkatkan ketepatan klasifikasi yang dilakukan terhadap sapi perah berdasarkan status infeksi penyakit tuberkulosis. Peubah respon pada penelitian ini adalah sapi perah terinfeksi penyakit TB (kelas minoritas) dan sapi perah tidak terinfeksi penyakit TB (kelas mayoritas). Penerapan metode SVM pada data memberikan nilai sensitivitas sebesar 29.54% yang mengindikasikan bahwa model klasifikasi SVM mampu mengklasifikasikan dengan tepat kelas sapi perah yang terinfeksi penyakit TB sebesar 29.54%. Namun, setelah diterapkan algoritme boosting nilai sensitivitas meningkat sebesar 54.55%. Hal ini menunjukkan bahwa menerapkan algoritme boosting dapat memperbaiki kinerja klasifikasi terutama dalam mengklasifikasikan kelas minoritas.
Keyword: boosting, data tidak seimbang, klasifikasi, support vector machines

Judul: Penanganan Data Tidak Seimbang dalam Menentukan Faktor Risiko Tuberkulosis pada Sapi Perah di Bogor.
Abstrak: Tuberkulosis (TB) pada sapi perah yang disebabkan oleh Mycobacterium sp. merupakan zoonosis yang dapat menginfeksi manusia melalui konsumsi susu. Tidak banyak penelitian yang dilakukan meskipun penyakit ini masih menjadi fokus perhatian pemerintah. Salah satu penelitian dilakukan untuk mengetahui faktor risiko penyebab TB pada sapi perah di wilayah Bogor dengan metode klasifikasi. Kasus tersebut merupakan contoh diagnosa medis dengan data tidak seimbang sehingga perlu dilakukan penanganan ketidakseimbangan data sebelum pengklasifikasian. Penelitian ini bertujuan mendapatkan model klasifikasi terbaik menggunakan metode SMOTE C5.0 dan SMOTE Bagging C5.0. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SMOTE Bagging C5.0 merupakan model klasifikasi terbaik dengan akurasi total sebesar 80.65%, sensitivitas sebesar 78.57% dan spesifisitas sebesar 81.25%. Adapun faktor risiko penyebab TB pada sapi perah di wilayah Bogor adalah intensitas cahaya di kandang, jumlah ternak dalam satu kawanan, penilaian konformasi tubuh sapi perah, riwayat keberadaan sapi perah bergejala TB di peternakan, tingkat kebersihan kandang, dan suhu udara di peternakan.
Keyword: Bagging, C5.0, faktor risiko, SMOTE, tuberkulosis

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: