Judul: Penerapan Metode Resampling dan K – Nearest Neighbor dalam Memprediksi Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Magister IPB
Abstrak: Sekolah Pascasarjana IPB dipercaya menghasilkan lulusan yang berkualitas dan berdaya saing tinggi, namun berdasarkan data yang ada, terdapat sebagian kecil mahasiswa yang tidak lulus, baik mengundurkan diri maupun Drop Out. Hal tersebut perlu ditangani salah satunya dengan menerapkan metode klasifikasi KNearest Neighbor (KNN) untuk memprediksi potensi keberhasilan studi mahasiswa. Peubah respon yang digunakan adalah status keberhasilan studi mahasiswa, yaitu lulus dan tidak lulus. Sedangkan peubah penjelas adalah profil dan latar belakang pendidikan S1 mahasiswa. Terdapat ketakseimbangan pada data yang diperoleh, kelas tidak lulus berjumlah jauh lebih sedikit dibandingkan kelas lulus. Hal ini dapat menurunkan nilai akurasi klasifikasi pada kelas minoritas (sensitivitas) sehingga dilakukan penanganan ketakseimbangan data dengan menggunakan Random Over Sampling (ROS), Random Under Sampling (RUS), dan Random Over-Under Sampling (ROUS). Nilai evaluasi hasil klasifikasi KNN (k = 1 hingga 6), mengalami peningkatan nilai sensitivitas setelah disertai penanganan ketakseimbangan data, meskipun nilai akurasi dan spesifisitas mengalami penurunan. Metode KNN dengan k = 6 disertai ROS merupakan skema klasifikasi KNN terbaik dalam memprediksi potensi keberhasilan studi mahasiswa program magister IPB dibandingkan skema lainnya. Nilai rataan dan median sensitivitas sebesar 0.89 dan 0.89, nilai rataan dan median spesifisitas sebesar 0.75 dan 0.75, serta nilai rataan dan median akurasi sebesar 0.77 dan 0.77.
Keyword: Magister IPB, Ketakseimbangan Data, KNN, Resampling

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: 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: