Judul: Deteksi Penipuan Kartu Kredit menggunakan Support Vector Machine dengan Optimasi Grid Search dan Genetic Algorithm
Abstrak: Transaksi kartu kredit mengalami peningkatan yang signifikan setiap tahunnya. Seiring dengan meningkatnya pemakaian kartu kredit maka meningkat pula risiko tindak penipuan oleh oknum yang tidak bertanggung jawab. Kemungkinan transaksi penipuan kartu kredit dapat terdeteksi melalui bantuan pembelajaran mesin. Permasalahan utama dalam mengolah data transaksi ialah dimensinya yang besar, kelas yang tidak seimbang, dan diperlukan proses pendeteksian dengan waktu komputasi yang singkat. Maka dari itu dibutuhkan model serta algoritma optimasi yang tepat untuk mengatasi permasalahan tersebut. Tujuan penelitian ini adalah membangun model pendeteksian transaksi penipuan kartu kredit yang mampu menghasilkan performa baik serta waktu komputasi singkat menggunakan metode support vector machine (SVM) dengan optimasi grid search dan genetic algorithm. Dari lima model yang dibangun, diperoleh bahwa model SVM menggunakan dataset SV dengan grid search sebagai teknik optimasi hyperparameter mampu melakukan pendeteksian dengan baik dan waktu komputasi yang singkat. Model berikut memiliki nilai F2-measure terbaik yaitu 99.96%.
Keyword: support vector machine, genetic algorithm, grid search

Judul: Aplikasi Model Hidden Markov Diskret untuk Mendeteksi Penyalahgunaan Kartu Kredit
Abstrak: Saat ini penggunaan kartu kredit sudah semakin meningkat. Hal tersebut menyebabkan penyalahgunaan terhadap kartu kredit juga meningkat. Jika rincian transaksi kartu kredit merupakan proses observasi dan penyebab besarnya transaksi tidak diamati secara langsung dan diasumsikan membentuk suatu rantai Markov, maka pasangan dari proses observasi dan penyebabnya dapat dimodelkan dengan model Hidden Markov. Model Hidden Markov dicirikan oleh parameter-parameternya yaitu matriks peluang state transisi, matriks peluang dari proses observasi, dan vektor peluang state awal. Penduga parameter dalam karya ilmiah ini diestimasi dengan menggunakan algoritme Rabiner yang meliputi algoritme forward-backward, algoritme Viterbi, dan algoritme Baum-Welch. Model Hidden Markov diskret diaplikasikan pada data transaksi suatu kartu kredit untuk mendeteksi penyalahgunaan terhadap kartu kredit. Proses deteksi kartu kredit dilakukan dengan menghitung peluang observasi untuk setiap transaksi baru. Jika perbandingan selisih dari peluang observasi transaksi baru dengan transaksi sebelumnya lebih besar atau sama dengan nilai ambang batas maka transaksi baru tersebut terdeteksi sebagai penyalahgunaan. Untuk mempermudah mencari penduga parameter model Hidden Markov diskret, dibuat suatu program komputasi dengan menggunakan Mathematica 7.0. Dari hasil yang diperoleh, model Hidden Markov diskret dapat memodelkan transaksi kartu kredit dengan cukup baik. Akurasi yang diperoleh dari hasil deteksi mencapai 77%.
Keyword: 

Judul: Development of Antioxidant Film from Basil Seed (Ocimum citriodourum) Mucilage Incorporated with Thyme Essential Oil.
Abstrak: The objectives of this research was to evaluate the effects of thyme essential oil addition on physical properties and antioxidant activity of lemon basil seed mucilage film. Lemon basil is a common name for the culinary herb (Ocimum citriodourum). This research project investigated the properties of an edible film based on lemon basil seed mucilage (LBSM) incorporated with thyme essential oil (TEO). LBSM (0.4% w/v) films were prepared by adding glycerol as plasticizers at the concentration of 30% w/w based on the weight of LBSM and then incorporated with TEO for antioxidant properties. LBSM films were given different concentrations of TEO (0%, 1%, 2% and 3% v/v) (0% as the control). The result showed that films with 3 % TEO had the highest water vapor permeability (WVP) (3.27±0.38 x10-4g mm/m2d kPa), while the control film showed the lowest WVP (1.36±0.28 x10-4g mm/m2d kPa). Water solubility were decreased with the increase in TEO concentration (p<0.05). 1% TEO films showed the highest tensile strength (5.17±0.54MPa) but lower % elongation at break (11.28±1.86%) compared to the other two films (p<0.05) (excluding the control). Scanning electron microscopy showed that the microstructure of the TEO LBSM films had a critical effect on its physical properties, further supporting the tensile strength and WVP results. The 3% TEO film exhibited the highest radical scavenging activity on DPPH (3.3±0.04 % inhibition) (p<0.05) while the others were very low and had slight difference. Increasing the amount of TEO will increase the antioxidant activity, but further increasing the concentration of TEO will also weaken the physical properties of the film.
Keyword: Lemon basil seed mucilage, edible film, antioxidant, thyme essential oil, film properties