Judul: Penanganan Data Tidak Seimbang pada Pemodelan Rotation Forest Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Magister IPB.
Abstrak: Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor (SPs-IPB) menyatakan bahwa tidak semua mahasiswa program magister IPB berhasil menyelesaikan studinya. Hal ini menjadi evaluasi untuk IPB agar lebih memperhatikan mahasiswa yang berisiko tidak lulus ke depannya. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model prediksi keberhasilan studi mahasiswa program magister IPB terbaik. Metode klasifikasi yang digunakan yaitu rotation forest. Persentase banyaknya mahasiswa yang lulus sangat besar dibandingkan yang tidak lulus, hal ini dapat menyebabkan nilai evaluasi berbeda. SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) merupakan salah satu metode untuk menangani data tidak seimbang tersebut dengan cara membangkitkan data buatan. Kurva ROC (Receiver Operating Characteristic) dibangun untuk melihat nilai cut off terbaik. Ada dua model klasifikasi, yaitu model rotation forest sebelum dan setelah ditangani dengan SMOTE. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa model rotation forest setelah SMOTE dengan nilai cut off 0.6 adalah model terbaik. Model ini mampu meningkatkan nilai sensitivitas lebih dari 50% walaupun nilai akurasi dan spesifisitasnya menurun dibandingkan dengan pemodelan sebelum SMOTE.
Keyword: data tidak seimbang, klasifikasi, magister IPB, rotation forest, SMOTE

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: Karakteritsik kimia dan organoleptik tablet effervescent putih telur bersitarasa lemon dengan konsentrasi effervescent mix yang berbeda
Abstrak: Egg is an animal origin food product which has high nutritional value especially protein. Cholesterol content of eggs is only found in egg yolk, on the other hand albumen does not countain cholesterol at all but high content of protein, so it can be used as a free cholesterol-protein sources. The application of albumen as egg instant drink effervescent tablet can be an alternative of protein source for people who need free-cholesterol diet. It can also become an egg product diversification.
Keyword: