Judul: Pemodelan klasifikasi sms berindikasi tindak penipuan menggunakan text mining
Abstrak: Nowadays the presence of fraudulence based on SMS is increasing in the society. Those SMS use unsuspicious sentences, so people could be misled. We propose a classification model which indicates the presence of fraud and use the pattern to predict the new SMS. This research use ROCK algorithm to cluster data and Naive Bayes algorithm to build classifier. Moreover, semantic word correction technique was applied. SMS which have indication of fraud, used in this research are SMS containing request of handphone voucher to certain phone number, offering to be voucher agent, and interest in the activities of buying and selling land. 5 cluster with threshold 0.08 are resulted from clustering phase and result from training data phase is classifier with accuracy 80,93%. Finally, the classifier are successfully implemented on the Android phone.
Keyword: 

Judul: Handling Imbalance Data in SMS Spam Classification Using Synthetic Minority Oversampling Technique.
Abstrak: Short Message Service (SMS) merupakan media komunikasi yang banyak digunakan. Meningkatnya penggunaan SMS mengakibatkan munculnya SMS spam yang seringkali mengganggu kenyamanan pengguna. Pengembangan model klasifikasi dianggap perlu dan dapat dijadikan sebagai solusi penyaringan SMS spam untuk mengurangi rasa ketidaknyamanan pengguna ponsel akibat SMS spam. Untuk mengatasi masalah ini dikembangkan model klasifikasi dengan menggunakan algoritma machine learning dengan teknik seleksi fitur Chi-square dan Information Gain. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Ditemukan data yang tidak seimbang ketika proses pemodelan, sehingga dilakukan sebuah teknik penyeimbangan data Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dalam penelitian. Penelitian ini fokus pada hasil evaluasi model dari metode yang dilakukan. Ada empat metode yaitu pemodelan klasifikasi saja, pemodelan klasifikasi dengan seleksi fitur, pemodelan klasifikasi dengan SMOTE, pemodelan klasifikasi dengan SMOTE dan seleksi fitur. Penelitian ini juga memberikan informasi mengenai durasi waktu komputasi terbaik dalam melakukan berbagai metode klasifikasi yang telah dilakukan. Penggunaan SMOTE dalam klasifikasi SMS spam memberikan pengaruh yang sangat baik, di antaranya mampu meningkatkan performa dengan membuat data sintetis pada kelas minoritas supaya memiliki jumlah yang seimbang dengan kelas mayoritas. Hal ini memengaruhi prediksi dalam masing – masing kelas baik spam maupun non spam. Penerapan teknik oversampling SMOTE terbukti meningkatkan kinerja model. Tingkat akurasi terbaik untuk seluruh model diperoleh ketika teknik oversampling SMOTE diterapkan pada algoritma klasifikasi SVM, dengan tingkat akurasi sebesar 99,23% dengan kecepatan 24,39 detik. Penerapan metode seleksi fitur pada penelitian ini berhasil meningkatkan kecepatan komputasi menjadi lebih efektif dengan mereduksi fitur yang kurang berpengaruh dalam klasifikasi SMS spam. Hasil performa terbaik didapatkan ketika melakukan kombinasi SVM SMOTE dan Chi-square. Hal ini dikarenakan kombinasi tersebut di antaranya SMOTE berhasil melakukan replikasi data SMS spam, Chi-square berhasil melakukan reduksi dimensi dengan menghilangkan fitur yang kurang penting dan berhasil melakukan uji independensi dengan maksimal pada dataset SMS spam, serta SVM yang memiliki kemampuan margin maksimal dalam memisahkan kelas spam dan non spam setelah melakukan oversampling SMOTE dan seleksi fitur Chi-square., Short Message Service (SMS) is a widely used communication media. Unfortunately, the increasing usage of SMS has resulted in the emergence of SMS spam, which often disturbs the comfort of cellphone users. Developing a classification model as a solution for filtering SMS spam is very important to minimize disruption and loss to cellphone users due to SMS spam. In order to address this issue, a classification model was developed using a machine learning algorithm, integrating Chi-square and Information Gain feature selection techniques. The classification techniques utilized include Naive Bayes and Support Vector Machine (SVM). During the modeling process, unbalanced data was discovered, so the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) data balancing technique was utilized in the research. This research focuses on the results of the model evaluation of the used method. There are four methods: classification modeling only, classification modeling with feature selection, classification modeling with SMOTE, and classification modeling with SMOTE and feature selection. Additionally, this research includes the best time evaluation for the classification. The use of SMOTE in SMS spam classification has had an optimum impact, including being able to improve performance by creating synthetic data for the minority
Keyword: SMOTE, SVM, Chi-square, Information Gain, Naive Bayes

Judul: Pembantutan Elver Anguilla bicolor bicolor McClelland, 1844: Inovasi dalam Upaya Penebaran Kembali.
Abstrak: Populasi ikan sidat di alam telah menurun drastis. Dalam upaya menjaga kelestarian ikan sidat di alam, salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah melalui penebaran kembali (restocking). Tiga hal yang perlu diperhatikan untuk keberhasilan restocking ikan sidat adalah ukuran yang tepat untuk ditebar, waktu penebaran, dan lokasi penebaran. Ukuran sidat yang tepat untuk ditebar adalah ikan dengan panjang total berkisar antara 9-12 cm dan bobot rata-rata 2 g ekor-1 (elver). Waktu penebaran elver yang tepat adalah musim hujan dan lokasi penebaran harus diusahakan di bagian perairan yang memiliki kedalaman 5-10 m agar pada musim kemarau bagian perairan tersebut tetap berair dan aman bagi elver untuk tumbuh dengan baik. Waktu restocking elver di alam bertepatan dengan musim kelimpahan glass eel. Upaya pembantutan dibutuhkan agar elver memiliki ukuran yang tetap (±2 g ekor-1) ketika ditebar pada musim hujan berikutnya, sehingga upaya restocking dapat berlangsung secara efisien dan ekonomis. Pembantutan adalah upaya untuk menghambat ikan tumbuh dan ukuran tubuh yang dicapai di bawah ukuran rata-rata normal. Beberapa hasil penelitian menunjukkan bahwa ikan hasil pembantutan memiliki pertumbuhan kompensasi lebih cepat ketika dipelihara pada kondisi lingkungan optimal dengan pemberian pakan maksimal. Hingga saat ini kegiatan pembantutan umumnya dilakukan dengan proses pembatasan jumlah pakan dan peningkatan kepadatan ikan/pembatasan ruang gerak. Pembantutan elver melalui pengaturan suhu lingkungan media pemeliharaan belum pernah dilakukan padahal suhu media dapat memengaruhi laju metabolisme tubuh ikan dan memiliki hubungan erat dengan tingkat konsumsi pakan. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan inovasi pembantutan elver melalui pengaturan suhu dan pakan, serta menentukan lama waktu pembantutan yang optimal dalam upaya penyediaan elver untuk keberhasilan restocking. Pencapaian tujuan tersebut dilakukan melalui tiga tahap penelitian, yaitu: 1) pengaruh suhu terhadap kondisi fisiologis dan kinerja pertumbuhan elver; 2) pengaruh lama waktu pembantutan terhadap kondisi fisiologis elver; serta 3) keragaan pertumbuhan elver pascapembantutan. Hasil penelitian tahap satu menunjukkan bahwa kisaran suhu 24-30 °C dapat digunakan dalam pemeliharaan elver. Suhu media 24 °C adalah suhu terbaik yang dapat menekan laju metabolisme dengan tidak menyebabkan stres pada elver. Suhu 24 °C tersebut layak digunakan untuk kegiatan pembantutan elver pada tahap kedua yang dibarengi dengan pembatasan persentase pemberian pakan sebanyak 2% dari biomassa elver. Elver yang telah dibantutkan selama 2, 4, dan 6 bulan menghasilkan sintasan lebih dari 87%, laju pertumbuhan spesifik bobot elver mendekati nol (0,04%), nilai koefisien keragaman bobot di bawah 20%, dan kondisi fisiologis normal. Rendahnya laju pertumbuhan, khususnya bobot tubuh dikarenakan kurangnya jumlah pakan yang dikonsumsi sedangkan menurunnya laju metabolisme tubuh diakibatkan oleh suhu lingkungan yang rendah. Elver hasil pembantutan tersebut digunakan pada tahap ketiga sebagai bahan evaluasi pertumbuhan pascapembantutan. Pertumbuhan kompensasi elver yang dibantutkan baik di media semi alami dan akuarium lebih tinggi dibandingkan kontrol. Pertumbuhan bobot spesifik elver hasil pembantutan 4 bulan di kedua media berturut-turut sebesar 1,23% dan 1,02%. Hasil ini lebih tinggi dibandingkan dengan pertumbuhan bobot spesifik elver hasil pembantutan 2 dan 6 bulan pada masing-masing media pemeliharaan. Nilai sintasan pada masing-masing media pemeliharaan sebesar 100%. Inovasi terbaik penyediaan elver untuk restocking adalah elver yang telah dibantutkan pada suhu 24 °C dan diberi pakan sebanyak 2% dari biomassa per hari selama 4 bulan pemeliharaan dengan ukuran kisaran
Keyword: elver Anguilla bicolor bicolor, pembantutan, pertumbuhan kompensasi, restocking