Judul: Penerapan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) terhadap Data Tidak Seimbang pada Pembuatan Model Komposisi Jamu
Abstrak: As the times many people use herbal remedies (jamu) to address health issues. Herbal medicines are made from plants with a specific composition to produce certain properties, so a model is needed to be made in order to find the right formula to make herbal medicine with certain properties. In this study, the response being investigated is a potent herbal medicine in treating mood and behavior disorder. In this analysis, the model is developed using logistic regression. The accuracy of the model can be seen from the Area Under Curve (AUC). Imbalanced data on the response variable can cause the value of AUC become low. One of the ways to solve it is using Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). From this analysis, Nagelkerke R2 values generated by the model with SMOTE 3.2% lower than model without SMOTE. Nonetheless, the model with SMOTE is more accurate than model without SMOTE because has higher AUC value. The resulting AUC is equal to 0.976 for the model with SMOTE and 0.908 for model without SMOTE. The results show that SMOTE can increase the accuracy of the model for imbalanced data.
Keyword: imbalance data, logistic regression, SMOTE

Judul: Implementasi Hybrid Sampling Technique untuk Prediksi Interaksi Senyawa Aktif dan Protein pada Data yang Tidak Seimbang
Abstrak: Sistem prediksi formula jamu (Indonesia Jamu Herbs-Ijah) dikembangkan untuk memprediksi khasiat jamu berdasarkan hubungan interaksi senyawa aktif dan protein penyakit. Data hubungan interaksi senyawa aktif dan protein merupakan jenis data tidak seimbang karena banyak data senyawa aktif yang belum diketahui interaksinya dengan protein target, sehingga menyebabkan hasil prediksi yang kurang optimal. Pada penelitian ini, hybrid sampling technique dengan mengombinasikan complementary fuzzy support vector machine (CMTFSVM) dan sytnthetic minority oversampling technique (SMOTE) digunakan untuk menangani data interaksi senyawa aktif dan protein yang tidak seimbang pada data Ijah. Pengujian dilakukan menggunakan geometric mean (Gmean), area under curve (AUC), dan akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hybrid sampling technique pada senyawa aktif dan protein pada Ijah berhasil meningkatkan kelas data minoritas mecapai tiga kali lipat dari data sampel yang digunakan. Model prediksi yang dihasilkan memiliki akurasi, Gmean, dan AUC secara berurutan sebesar 0.8346, 0.6812, dan 0.5319.
Keyword: CMTFSVM, data tidak seimbang, hybrid sampling technique

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: