Judul: Pemodelan Support Vector Machine Data Berkategori Tidak Seimbang beserta Penanganannya dengan SMOTE (Studi Kasus: Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Magister IPB Tahun 2011 sampai 2015).
Abstrak: Dalam upaya mempertahankan reputasi Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor (SPs-IPB), perlu diterapkan sistem penerimaan mahasiswa baru pada program magister dengan lebih selektif. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan kategori status kelulusan mahasiswa SPs-IPB berdasarkan karakteristik dan latar belakang pendidikan mahasiswa. Pada data tersebut, ditelusuri bahwa banyaknya mahasiswa dengan kategori tidak lulus (10.97%) jauh lebih sedikit dibandingkan banyaknya mahasiswa dengan kategori lulus (89.03%). Hal ini menunjukkan bahwa terdapat ketidakseimbangan kategori pada data. Pemodelan Support Vector Machine (SVM) menggunakan SVM linier, polinomial, dan radial basis function (RBF) belum mampu memprediksi kategori minoritas, yaitu mahasiswa yang berpotensi tidak lulus ditunjukkan dengan nilai sensitivitas 0.00%. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan metode Sythetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dalam rangka menangani ketidakseimbangan kategori pada data, yang selanjutnya diterapkan juga ketika menggunakan nilai cut off terbaik dari setiap jenis SVM. Berdasarkan evalusi yang dilakukan, model SVM RBF dengan cut off 0.6 mampu memprediksi mahasiswa pada kategori minoritas ditunjukkan dengan nilai sensitivitas yang mencapai 54.14%.
Keyword: kategori tidak seimbang, sensitivitas, SMOTE, SPs-IPB, SVM

Judul: Penerapan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) pada Pemodelan Regresi Logistik Biner terhadap Keberhasilan Studi (Studi Kasus: Mahasiswa Program Magister IPB).
Abstrak: Sekolah Pascasarjana IPB memiliki standar akademik serta daya saing lulusan yang tinggi yang telah tersebar di dalam maupun di luar negeri. Pada penelitian ini metode Regresi Logistik Biner digunakan untuk mengetahui faktorfaktor yang mempengaruhi keberhasilan studi mahasiswa Pascasarjana Institut Pertanian Bogor (SPs-IPB). Data yang digunakan adalah data mahasiswa SPs-IPB yang lulus tahun 2011 hingga 2015. Peubah respon yang digunakan adalah status keberhasilan studi mahasiswa yaitu lulus dan tidak lulus dan menggunakan 9 peubah penjelas yaitu jenis kelamin, status menikah, status penerimaan saat masuk S2, status perguruan tinggi S1, sumber biaya pendidikan S2, kelompok instansi bekerja, kelompok program studi S2, usia masuk S2 dan IPK S1. Data yang diperoleh tidak seimbang dengan persentase mahasiswa yang lulus lebih besar dibandingkan yang tidak lulus, sehingga ketidakseimbangan data ditangani dengan SMOTE karena apabila tidak ditangani maka akan menyebabkan kesalahan klasifikasi. Perbandingan hasil klasifikasi dilihat pada data testing. Hasil pada model sebelum SMOTE memiliki luas dibawah kurva atau AUC sebesar 0.6760, nilai akurasi sebesar 88.77%, nilai sensitivitas sebesar 99.09% dan nilai spesifisitas sebesar 4.63%. Model setelah SMOTE dengan oversampling 600% memiliki nilai AUC sebesar 0.6642, nilai akurasi sebesar 78.36%, nilai sensitivitas sebesar 83.65%, dan nilai spesifisitas sebesar 35.18%. Meskipun akurasi model dan nilai sensitivitas sebelum SMOTE lebih tinggi daripada model setelah SMOTE namun spesifiitas pada model setelah SMOTE lebih tinggi yang berarti model setelah SMOTE sudah lebih baik dalam memprediksi kelas minoritas (tidak lulus).
Keyword: data tidak seimbang, regresi logistik biner, SMOTE

Judul: Penyakit transmissible gastroenteritas oleh virus corona pada babi
Abstrak: Trasnmissible Gastroenteritis pada babi oleh virus merupakan penyakit infeksius yang ditemukan pertama kali oleh Doyle dan Hutchings tahun 1946 di Indiana USA. Sehubungan dengan tingginya mortalitas akibat pe- nyakit TGE pada anak-anak babi serta kerugian yang beru- pa penurunan berat badan secara drastis pada babi yang dewasa, maka perlu kiranya penyakit ini diperhitungkan bagi suatu usaha peternakan. Walaupun di Indonesia be- lum dilaporkan kejadian penyakit tersebut, tetapi kita perlu waspada terhadap kemungkinan masuknya penyakit bersama dengan babi-babi import yang banyak dijumpai di- peternakan besar di Indonesia. ...
Keyword: