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: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: