Judul: Identifikasi Kolektibilitas Kredit Menggunakan Decision Tree
Abstrak: Credit is a loan agreement to borrow money, in which the bank as a creditor and a debtor as the client. The purpose of this study is to predict the level of collectibility of loans using the web-based decision tree. The variables used for this study include gender, type of loan, the principal amount, purpose, time, code usage, collectability, collateral, monthly installments and monthly pay date. In this research the data used are divided into 3000 training data and 699 testing data. By using J48 decision tree method, the data training was processed to produce the identification model. The model was then tested using 699 testing data. The result showed that 597 data could be identified correctly. Hence the accuracy of the model was 85%.
Keyword: loans., decision tree, collectibility

Judul: Modeling of Demand Market Credit Online
Abstrak: Penelitian menggunakan data demography dari perusahaan kreditur online. Masalahnya adalah menemukan kriteria market yang tepat, sehingga diperlukan analisis untuk memprediksi variabel yang memengaruhi status calon kreditur menerima pinjaman. Metode yang digunakan adalah supervised learning: random forest classifier, k-NN models, dan logistic linear regression. Dari exploratory data didapatkan bahwa 50,1% adalah kreditur yang berhasil mendapatakn pinjaman dan sisanya adalah Non-ACC Credit sebesar 49,9%. 59,9% calon kreditur berlatar pendidikan sekolah menengah, 20,1% lulusan S1, 14% mereka yang menempuh jenjang diploma, 3,8% adalah pasca-sarjana, dan sisanya 2,1% lulusan sekolah dasar. Status pernikahan didapat 49,1% adalah calon kreditur belum menikah, 48,8% sudah menikah, 1,2% sudah/sedang bercerai, dan sisanya 0,8% adalah janda/duda karena kematian. Untuk membandingkan model menggunakan Confusion Matrix dan didapat bahwa random forest classifier mempunyai nilai persentase terbaik dari semua parameter accuracy, sensitivity, precision, dan F1 score masing-masing adalah 51%. Sedangkan k-NN dan logistic linear regression masing-masing seebesar 50% untuk setiap parameter tersebut., The research uses demographic data from online creditor companies. The problem is finding market criteria, so analysis is needed to predict the variables that affect the status of prospective creditors receiving loans. The methods are Random Forest Classifier, k-NN Models, and Logistic Linear Regression. Exploratory data shows that 50,1% are creditors who have successfully obtained loans and 49,9% are Non- ACC Credit. 59,9% of prospective creditors have a high school education background, 20.1% have a bachelor, 14% have a diploma, 3,8% postgraduate, and 2,1% have elementary school. Marital status obtained 49,1% single, 48,8% married, 1,2% divorced/divorced, and the remaining 0,8% widow/widower due to death. To compare the models using the Confusion Matrix and it was found that the Random Forest Classifier has the best percentage value of all parameters Accuracy, Sensitivity, Precision, and F1 Score each is 51%. Meanwhile, k-NN and Logistic Linear Regression are 50% each for each of these parameters.
Keyword: accuracy, data handling, F1 score, k-NN models, logistic linear regression, precision, random forest classifier, sensitivity

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: