Judul: Kajian Metode Pohon Model Logistik (Logistic Model Tree) dengan Penanganan Ketakseimbangan Data
Abstrak: Logistic model tree (pohon model logistik) adalah metode pemodelan nonparametrik yang mengombinasikan metode pohon keputusan dengan regresi logistik linier. Pohon model logistik dapat menangani multikolinearitas dengan baik, tetapi tidak kebal terhadap masalah yang diakibatkan oleh ketakseimbangan data. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji performa metode penanganan ketakseimbangan data undersampling, SMOTE, dan ROSE pada pohon model logistik. Data yang digunakan adalah data simulasi yang diperoleh dengan membangkitkan bilangan acak berdasarkan sebaran Bernoulli sebagai peubah respon dan bilangan normal berganda dua peubah sebagai peubah penjelas. Kombinasi yang digunakan adalah tingkat ketakseimbangan data. Berdasarkan nilai AUC, diperoleh bahwa pohon model logistik yang dibangun dengan menerapkan metode penanganan ketakseimbangan data memiliki performa klasifikasi yang lebih baik dibandingkan dengan pohon model logistik yang dibangun tanpa menerapkan metode penanganan ketakseimbangan data pada seluruh tingkat ketakseimbangan yang dicobakan. Pohon model logistik dengan penerapan metode ROSE memiliki performa lebih baik dibandingkan dengan pohon model logistik dengan penerapan metode undersampling maupun SMOTE pada gugus data dengan tingkat ketakseimbangan data tinggi hingga sedang. Pada gugus data dengan tingkat ketakseimbangan data rendah, performa pohon model logistik dengan penerapan metode ROSE dan metode undersampling tidak berbeda signifikan., Logistic model tree is a nonparametric modelling method that combines decision tree with linear logistic regression. Logistic model tree handles multicollinearity well, but is not immune to problems that arise due to data imbalance. This study was carried to compare the performance of undersampling, SMOTE, and ROSE in handling imbalanced data when used in tandem with logistic model tree. The data used in the simulation was obtained by generating random numbers following the Bernoulli distribution as the response variable and the Bivariate Normal distribution as the explanatory variables, based on five different imbalance levels. Comparisons done on the AUC value showed that logistic model trees built with methods to handle imbalanced data performed better than logistic model trees built without applying any such method on every level of tested data imbalance in classifying objects. Among those, logistic model trees built with ROSE performed best. On datasets with low level of imbalance, the performance of logistic model trees built with ROSE and undersampling do not significantly differ.
Keyword: penanganan ketakseimbangan data, pohon model logistik, ROSE, SMOTE, undersampling

Judul: Penerapan Algoritme Smotebagging Dalam Penyusunan Pohon Keputusan Dan Regresi Logistik Untuk Kajian Kredit Macet.
Abstrak: Permasalahan yang sering ditemui dalam kasus klasifikasi adalah masalah data tidak seimbang yang merupakan kondisi dimana salah satu atau lebih kelas mendominasi kelas yang lain. Data tidak seimbang akan menghasilkan bias terhadap kelas dengan jumlah contoh yang lebih besar (mayor) karena pengklasifikasi akan cenderung memprediksi data kelas mayor, sedangkan kelas minor akan cenderung diabaikan (dianggap sebagai noise), sehingga data amatan pada kelas minor tidak dapat diklasifikasikan dengan benar. Untuk banyak kasus, kesalahan memprediksi objek dari kelas minor dapat memberikan resiko lebih besar dibanding dengan kesalahan memprediksi objek dari kelas mayor. Penelitian ini mendiskusikan salah satu teknik penanganan masalah data tidak seimbang, yaitu SMOTEBagging. SMOTEBagging merupakan kombinasi dari metode SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) dan Bagging (Bootstrap Aggregating), dimana metode SMOTE akan dilibatkan dalam proses bagging, yaitu membangkitkan data buatan pada gugus data hasil proses bootsrap. Pohon Keputusan dengan algoritme CART (Classification and Regression Tree) dan regresi logistik merupakan pengklasifikasi yang akan digunakan pada setiap gugus data yang diperoleh. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang diambil dari salah satu Bank di Indonesia, Bank X, yaitu data nasabah kredit tanpa agunan. Peubah yang digunakan dalam penelitian ini merupakan karakteristik nasabah yang dinilai dalam credit scoring, yaitu sebanyak 17 peubah penjelas. Berdasarkan hasil analisis, SMOTEBagging terbukti dapat meningkatkan kinerja klasifikasi pada data tidak seimbang pada pengklasifikasian data credit scoring pada kasus ini. Hal ini ditunjukkan dengan nilai AUC dan kepekaan yang lebih baik dibandingkan dengan model tanpa SMOTEBagging. Berdasarkan nilai AUC, pengklasifikasian credit scoring dengan menggunakan model regresi logistik lebih baik dibandingkan dengan model CART, baik dengan penerapan algoritme SMOTEBagging maupun tidak. Sedangkan berdasarkan nilai kepekaan, model CART lebih baik dibanding dengan regresi logistik untuk model tanpa SMOTEBagging, dan model regresi logistik lebih baik dibanding dengan CART untuk model dengan SMOTEBagging. Sementara itu, model dengan penerapan algoritme SMOTEBagging memiliki nilai AUC dan kepekaan yang lebih tinggi dibanding dengan model tanpa SMOTEBagging meskipun nilai kehususannya menurun. Oleh karena pada penelitian ini berfokus pada kelas minor (kredit macet), maka berdasarkan pada kepentingan dalam penelitian ini diambil kesimpulan bahwa SMOTEBagging dapat menaikkan tingkat akurasi model kelas minor.
Keyword: akurasi, data tidak seimbang, CART, regresi logistik, SMOTEBagging

Judul: Pemurnian dan karakterisasi protein inhibitor RNA helikase virus hepatitis C
Abstrak: Hepatitis C virus (HCV) infection is the second most common chronic viral infection in the world with global prevalence. This infection is contribution to chronic hepatitis and liver cirrhosis, often leading to hepatocellular carcinoma. There is no effective drug and vaccine available against HCV. The current standard treatment, a combination of pegylated interferon-α with ribavirin, is limited by its suboptimal response rate in a significant patient population, side effects, and affordability. Therefore, development of effective drug is needed. One approach to find out the candidate of antiviral drug is to discover the inhibitor of enzyme that essential for virus replication, such as RNA helicase. Streptomyces chartreusis 5-095 produce the inhibitor of HCV RNA helicase. The aim of this study was to purify the protein inhibitor which has inhibition activity against ATPase activity of RNA helicase HCV from S. chartreusis 5-095. The supernatant of culture S. chartreusis 5-095 exhibited high inhibiton activity against ATPase activity of RNA helicase HCV (approximately 72%) at 10 days of incubation. The extracellular protein inhibitor was partially purified by procedures of precipitation with ammonium sulfate to 65% saturation and gel filtration (Sephadex G50) using methanol water solution (4:6) as an eluen. The purity of protein inhibitor was monitored by SDS PAGE. The protein inhibitor showed a relative molecular mass were estimated to be 14 kDa and increased the purity 23,08 fold than those of the crude protein. The specific activity and IC50 after purification were 13,1338 U/mg and 0,0767 mg/mL, respectively. The activity of purified protein inhibitor showed its stability over pH range from 5-8 and optimum at pH 7,4. The inhibition activity showed its stability up to 70% at temperature 100 oC. The purified protein inhibitor relatively stable its activity at storage in the range of -20 oC to room temperature for 35 days.
Keyword: