Judul: Penanganan Masalah Kelas Data Tidak Seimbang pada Pemodelan Risiko HIV di Papua
Abstrak: Synthetics Minority Oversampling and Undersampling Technique (SMOUTE) merupakan metode perbaikan dari Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) yang digunakan untuk menangani ketidakseimbangan kelas data. Perbedaan antara SMOUTE dan SMOTE terletak pada tahap awal undersampling yang dilakukan pada kelas mayoritas. SMOUTE mengawali undersampling dengan pengelompokan kelas mayoritas melalui algoritme k-rataan. Serupa dengan SMOTE, SMOUTE akan membangkitkan amatan buatan kelas minoritas untuk dapat menyeimbangkan jumlah amatan kelas mayoritas sehingga masalah ketidakseimbangan kelas dapat diatasi. Masalah kelas data tidak seimbang akan berakibat pada ketepatan klasifikasi kelas minoritas yang dihasilkan sehingga masalah ini perlu ditangani. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data Surveilans Terpadu HIV – Perilaku 2006 (STHP-06) yang memiliki masalah ketidakseimbangan kelas dilihat dari jumlah responden positif HIV yang hanya sekitar 2.38% dari total seluruh responden yang berhasil diuji darahnya. Hasil klasifikasi dengan Pohon Klasifikasi C5.0 menunjukkan tidak ada satu pun amatan kelas minoritas yang berhasil diklasifikasi dengan benar. Peningkatan ketepatan klasifikasi kelas minoritas diperoleh dengan melakukan penanganan sebelum dilakukan klasifikasi dengan Pohon Klasifikasi C5.0. Hal ini disertai dengan penurunan ketepatan klasifikasi kelas mayoritas. Rataan ketepatan klasifikasi kelas minoritas terbaik diperoleh melalui penanganan SMOTE sebelum dilakukan klasifikasi.
Keyword: Pohon Klasifikasi C5.0, SMOTE, SMOUTE

Judul: Penerapan SMOTE dan RUSBoost pada Pohon Keputusan C5.0 dalam Penanganan Data Tidak Seimbang (Studi Kasus: Keberhasilan Studi Mahasiswa Program Magister di Departemen Statistika IPB).
Abstrak: Ketidakseimbangan kelas data merupakan salah satu permasalahan dalam klasifikasi yang mengakibatkan nilai sensitivitas rendah, seperti yang terjadi pada data lama studi Program Studi Statistika Terapan (STT) dan Program Studi Statistika (STK). Penelitian ini berupaya menangani masalah tersebut dengan menerapkan metode Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dan Random Undersampling Boosting (RUSBoost) pada pohon keputusan C5.0. Hasil penelitian menunjukkan nilai sensitivitas hanya 8% untuk data STT dan pada data STK 4%. Metode RUSBoost mampu meningkatkan nilai sensitivitas pada data STT menjadi 95.6% dengan akurasi sebesar 90.5%. Demikian pula metode SMOTE mampu meningkatkan sensitivitas data STK menjadi 95.4% dengan akurasi sebesar 94.62%. Sementara itu, klasifikasi pohon keputusan C5.0 tanpa RUSBoost dan SMOTE untuk peubah IPK lulus baik STT maupun STK sudah menghasilkan kinerja yg baik (diatas 70% untuk STK dan diatas 80% untuk STT), karena peubah ini memiliki kelas data yg seimbang. Hal ini menjadi bukti bahwa penangangan atas ketidakseimbangan kelas data menggunakan SMOTE dan RUSBoost mampu meningkatkan kinerja klasifikasi. Dari model klasifikasi yang terbaik diperoleh peubah penting untuk pemodelan klasifikasi mahasiswa STT dan STK, yaitu perguruan tinggi S1 dan program studi S1. Di samping itu, pada STT peubah yang turut penting ialah usia, dan pada STK ialah IPK S1.
Keyword: C5.0 decision tree, class imbalance, RUSBoost, SMOTE, the success of study

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: