Judul: Perancangan Sistem Rekomendasi Produk Pinjaman Pinang Menggunakan Decision Tree CART dan Teknologi Big Data
Abstrak: Tiap tahunnya bank banyak menerima aplikasi pinjaman dari nasabahnya. Banyak aplikasi yang ditolak karena alasan tertentu. Untuk mengurangi tingginya tingkat penolakan pada aplikasi pinjaman, penelitian ini telah membuat sistem rekomendasi produk pinjaman Pinang yang mampu mengklasifikasikan nasabah calon peminjam potensial. Data yang digunakan meliputi data demografi nasabah, data kepemilikan rekening beserta fasilitas yang digunakan, dan data transaksi perbankan dalam periode satu tahun. Metode klasifikasi yang digunakan yaitu decision tree dengan algoritme CART. Parameter tuning dilakukan untuk mendapatkan nilai parameter paling optimal, yaitu menggunakan teknik 10-fold cross validation dan grid search. Dari hasil parameter tuning diperoleh model prediksi nasabah potensial terbaik pada max depth 12, max bins 32, dan entropy sebagai nilai impurity. Dari hasil penelitian diperoleh nilai accuracy sebesar 76 persen, nilai precision, recall, F1 score pada kelas positif sebesar 78 persen, 86 persen, dan 82 persen. Secara umum hasil peneltian menunjukkan bahwa model klasifikasi decision tree cukup baik dalam memprediksi kelas positif, namun masih kurang dalam memprediksi kelas negatif.
Keyword: decision tree, klasifikasi, produk pinjaman, sistem rekomendasi

Judul: Analisis Regresi Logistik dan CART untuk Credit Scoring dengan Penanganan Kelas Tak Seimbang
Abstrak: Tidak adanya jaminan pada suatu jenis kredit akan membuat risiko kredit (gagal bayar) yang dihadapi oleh pihak bank semakin tinggi. Penerapan prinsip kehati-hatian oleh bank diterapkan dengan mengelola portofolio kredit yang dimiliki, sehingga potensi risiko yang terjadi dapat diukur dan dikontrol dalam suatu model. Credit scoring menggambarkan seberapa besar kemungkinan debitur akan macet dengan pembayaran. Pada penelitian ini dibandingkan pemodelan credit scoring antara analisis regresi logistik dan Classification and Regression Trees (CART) dalam mengklasifikasikan debitur yang nantinya dapat digunakan oleh bank untuk membuat atau mengevaluasi kebijakan terkait kredit. Permasalahan klasifikasi pada ketidakseimbangan kelas salah satunya dapat ditangani dengan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa analisis Regresi Logistik dengan penanganan SMOTE menghasilkan kinerja yang lebih baik karena memiliki nilai sensitifitas yang lebih tinggi daripada analisis CART dan tidak terdapat perbedaan nilai terlalu besar pada nilai Area Under Curve (AUC). Peubah yang berpengaruh signifikan dalam klasifikasi debitur (lancar, macet) adalah tingkat pendidikan, status kepemilikan rumah, dan pendapatan., The absence of collateral for a type of credit will increase the bank's credit risk (failed to pay). Banks apply the precautionary principle by managing their credit portfolios so that potential hazards that occur can be measured and controlled in a model. Credit scoring describes how likely a debtor will fail with payments. This study aimed to compare logistic regression analysis and Classification and Regression Trees (CART) in classifying debtors to evaluate credit policies. One of the problems in classification is unbalanced data. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) is a technique to handle the unbalanced problem in classification. The results show that the logistic regression model with SMOTE has higher sensitivity than the CART model, and there was no difference in Area Under Curve (AUC). The variables that have significant effects on the classification of debtors (good, bad) are level of education, homeownership status, and income.
Keyword: CART, Credit Scoring, Logistic Regression, Credit Risk, SMOTE

Judul: The Leukocyte Profile of Pregnant Friesian Holstein Cows vaccinated with Escherichia coli K99 polivalen vaccine.
Abstrak: The objective of this experiment was to study the leukocyte profile of pregnant cows vaccinated with E.coli K99 polivalen vaccine. Three pregnant Friesian Holsteins cows were used in this experiment. Before the administration of vaccine, the cows were given a series of immunomodulator injection for three days. The vaccinations were administered three times at 8, 6, and 4 weeks before calving. Blood were drawn through jugular vein, first before the administration of vaccines, then weekly until calving. Based on the observation, it can be concluded that the administration of E.coli K99 polivalen vaccine in pregnant cows not affected the leukocyte profile. Keywords : Escherichia coli vaccine, leukocyte profile, differential leukocyte
Keyword: