Judul: Penelusuran Unit dan Lapisan Tersembunyi Jaringan  Saraf Tiruan pada Data Tidak Seimbang (Studi Kasus Debitur Kartu Kredit Bank Mandiri Tahun 2008-2009)
Abstrak: Kebutuhan bank akan praktik tata kelola yang sehat dan penerapan manajemen risiko meningkat agar segala kegiatan usaha bank tidak hanya terkendali tetapi juga mampu memberikan keuntungan pada bank. Penerapan metode statistika adalah cara yang bisa dilakukan untuk mengukur risiko seperti pembangunan model klasifikasi dengan Artificial Neural Network. Artificial Neural Network atau jaringan saraf tiruan (JST) merupakan metode komputasi yang diilhami oleh struktur jaringan otak manusia untuk memecahkan suatu masalah seperti pengenalan pola atau klasifikasi melalui proses pembelajaran. Data terdiri dari 81% berstatus good dan 19% berstatus bad. Kondisi tersebut menunjukkan bahwa data tidak seimbang. Model JST yang dibangun dari data dengan komposisi debitur good dengan bad tidak seimbang memiliki ketepatan klasifikasi sebesar 80.8% dengan sensitivitas dalam mengklasifikasikan debitur bad hanya sebesar 10%. Kecilnya sensitivitas model dalam mengklasifikasikan debitur bad mengakibatkan kerugian pada pihak bank sehingga diperlukan suatu modifikasi agar model yang dibangun lebih objektif. Oleh karena itu, pengambilan contoh dilakukan agar pembangunan model ANN berasal dari data yang seimbang sehingga mampu meningkatkan sensitivitas model dalam mengklasifikasikan debitur bad. Pada kasus ini, secara keseluruhan semua arsitektur JST baik yang terdiri dari satu maupun dua lapisan tersembunyi memiliki kesalahan klasifikasi relatif sama meskipun range nilainya berbeda - beda. Arsitektur yang menggunakan satu lapisan tersembunyi dianggap lebih baik dibandingkan dengan menggunakan dua lapisan tersembunyi karena memiliki keragaman dan rataan MSE yang kecil. Sesuai dengan hasil analisis komponen utama, penggunaan 8 unit lapisan tersembunyi pada JST menghasilkan model yang paling optimal. Model JST terbaik memiliki ketepatan klasifikasi sebesar 73.4% dengan sensitivitas dalam mengklasifikasikan debitur bad sebesar 56.3%.
Keyword: Risk management, JST, unbalanced data, hidden layer, main component analysis

Judul: Perbandingan Metode Klasifikasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, Regresi Logistik, dan Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS).
Abstrak: Kredit tanpa agunan (KTA) adalah salah satu produk kredit yang diberikan bank kepada nasabah kredit dalam bentuk fasilitas pinjaman tanpa ada suatu jaminan. Karena tidak ada jaminan atas pinjaman tersebut maka bank harus berhati-hati memeriksa calon nasabah kredit agar tidak terjadi resiko kerugian di kemudian hari. Pengajuan aplikasi KTA oleh nasabah kepada pihak bank akan dilakukan penilaian berdasarkan teknik klasifikasi. Teknik klasifikasi pada KTA ini menggunakan metode pendekatan statistik yaitu regresi logistik, multivariate adaptive regression splines (MARS) dan jaringan syaraf tiruan (JST). Regresi logistik merupakan salah satu metode parametrik yang tidak disyaratkan asumsi-asumsi sebagaimana yang harus dipenuhi apabila melakukan analisis data dengan menggunakan regresi linear. Metode MARS merupakan suatu metode nonparametrik yang mengkombinasikan metode spline dengan recursive partitioning regression (RPR) yang telah dimodifikasi (Friedman 1991). Metode JST adalah pemrosesan informasi yang terinspirasi oleh sistem syaraf biologi (Haykin,1999). Metode regresi logistik dan MARS memiliki kemampuan untuk menentukan peubah penjelas yang berpengaruh terhadap peubah respon hasil keputusan. Regresi logistik dengan peubah penjelas berpengaruh yaitu jenis kelamin, jumlah cicilan 12 bulan, jumlah cicilan 24 bulan, dan standar gaji sedangkan MARS peubah penjelas yang berpengaruh yaitu riwayat nasabah dapat mengajukan kredit, jumlah cicilan 36 bulan, pendidikan S1, jenis kelamin wanita, umur, jumlah tanggungan, status pernikahan menikah, jenis pekerjaan pegawai negeri, standar gaji sesuai standar minimum, jenis pekerjaan wiraswasta, pendidikan SMA. Jadi pihak bank dapat menjadikan peubah penjelas tersebut sebagai pertimbangan untuk menentukan hasil keputusan nasabah KTA. Berdasarkan nilai ketepatan klasifikasi confusion matrix, nilai akurasi, dan AUC pada data training dan data testing metode yang terbaik pada data nasabah KTA yaitu JST Backpropagation diikuti oleh MARS dan regresi logistik.
Keyword: Unsecured Loan, Artificial Neural Network Backpropagation, Logistic Regression, Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS)

Judul: Biology and ecology of the buffalo fly, haematobia exigua de meijere (diptera:muscidae)
Abstrak: The life history of the buffalo fly was observed at room temperature of 27°-29.5°C and at a relative humidity of 48-68 percent. The eggs hatched after 17-22 hours, with an average of 18 hours. First instar larvae measured 1.25 + 0.16 mm long and 0.27 + 0.037 mm wide. reach the second larval stage. It took 6-12 hours to the second instar larvae measured 2.676 +0.187 mm long and 0.353 +0.028 mm wide. The second instar took about 12-24 hours to reach the third larval stage. The third instar measured 6.833 + 0.189 mm long and 0.919 + 0.051 mm wide. It took about 2-3 days for the third instar to become pupae. Duration of the pupal stage was about 5-7 days before the adults emerged. Under laboratory condition, the buffalo fly completed its life cycle in 9.5 to 10.5 days, whereas under field condition it took 9-14 days with an average of 10.5 days. The growth ratio which was based on the measurements of the cephalo-pharyngeal skeleton of each instar was 1.797. The preoviposition period was 8-12 days and mating usually occurred on the 6th or 7th day. The longevity of the male was 29 days, whereas it was 32 days in the female. The range of egg production under laboratory condition was between 20-139 per female fly. The belly and hind legs of the carabao were the most preferred habitat either during cloudy and cool dry or shiny and warm day. When the weather was clear and the carabao was in the shade, the flies tended to be more distributed particularly on the shoulder, dewlap, back and horns. The carabaos had relatively fewer Musca sp. and Stomoxys calcitrans than cattle; never the less carabaos had a higher infestation of buffalo fly than cattle. Oviposition occured either during the day or night but the buffalo flies were more active during the night than in the day time. The effect of various lengths of exposure time of manure in relation to the oviposition was profound. observed, the maximum number of the buffalo flies was occurred when the dung was exposed for 30 minutes. With increasing time of exposure the number and variety of insects also increase. It was evident that Sepsidae and psychodidae were the most dominant insects emerging from the dung. The number of buffalo flies also increased with increasing
Keyword: