Judul: Penelusuran Unit dan Lapisan Tersembunyi Jaringan  Saraf Tiruan pada Data Tidak Seimbang (Studi Kasus Debitur Kartu Kredit Bank Mandiri Tahun 2008-2009)
Abstrak: Kebutuhan bank akan praktik tata kelola yang sehat dan penerapan manajemen risiko meningkat agar segala kegiatan usaha bank tidak hanya terkendali tetapi juga mampu memberikan keuntungan pada bank. Penerapan metode statistika adalah cara yang bisa dilakukan untuk mengukur risiko seperti pembangunan model klasifikasi dengan Artificial Neural Network. Artificial Neural Network atau jaringan saraf tiruan (JST) merupakan metode komputasi yang diilhami oleh struktur jaringan otak manusia untuk memecahkan suatu masalah seperti pengenalan pola atau klasifikasi melalui proses pembelajaran. Data terdiri dari 81% berstatus good dan 19% berstatus bad. Kondisi tersebut menunjukkan bahwa data tidak seimbang. Model JST yang dibangun dari data dengan komposisi debitur good dengan bad tidak seimbang memiliki ketepatan klasifikasi sebesar 80.8% dengan sensitivitas dalam mengklasifikasikan debitur bad hanya sebesar 10%. Kecilnya sensitivitas model dalam mengklasifikasikan debitur bad mengakibatkan kerugian pada pihak bank sehingga diperlukan suatu modifikasi agar model yang dibangun lebih objektif. Oleh karena itu, pengambilan contoh dilakukan agar pembangunan model ANN berasal dari data yang seimbang sehingga mampu meningkatkan sensitivitas model dalam mengklasifikasikan debitur bad. Pada kasus ini, secara keseluruhan semua arsitektur JST baik yang terdiri dari satu maupun dua lapisan tersembunyi memiliki kesalahan klasifikasi relatif sama meskipun range nilainya berbeda - beda. Arsitektur yang menggunakan satu lapisan tersembunyi dianggap lebih baik dibandingkan dengan menggunakan dua lapisan tersembunyi karena memiliki keragaman dan rataan MSE yang kecil. Sesuai dengan hasil analisis komponen utama, penggunaan 8 unit lapisan tersembunyi pada JST menghasilkan model yang paling optimal. Model JST terbaik memiliki ketepatan klasifikasi sebesar 73.4% dengan sensitivitas dalam mengklasifikasikan debitur bad sebesar 56.3%.
Keyword: Risk management, JST, unbalanced data, hidden layer, main component analysis

Judul: Classification of imbalanced data using weighted k-nearest neighbor in data bank credit card debtors
Abstrak: Manajemen risiko kredit bertujuan untuk meminimalkan potensi kerugian dari kredit macet. Analisis data debitur bermasalah yang sudah ada dapat menjadi model dalam kualifikasi pemberian kredit selanjutnya. Data debitur bank termasuk kasus data tidak seimbang. Proses klasifikasi menjadi tidak optimal karena kelas dengan jumlah data lebih banyak memberikan pengaruh yang sangat besar dalam hasil klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi data debitur kartu kredit menggunakan algoritme weighted k-nearest neighbor dan metode sampling yang bertujuan meningkatkan kualitas klasifikasi pada data tidak seimbang. Metode sampling yang digunakan yaitu oversampling dan undersampling. Metode oversampling acak menghasilkan nilai f-measure terbaik sebesar 86.51%. Metode oversampling duplikasi menghasilkan nilai recall terbaik sebesar 100%., Credit risk management aims to minimize potential losses of non-performing loans. The classification results of existing data debtors can be referred for credit qualifications. The debtors data, most likely, are imbalanced due to the good debtors dominated the bad one. Classification process could not be optimum because of the class with more data had tremendous influence in the classification result. This research aims to develop a data classification model based on credit card debtors using weighted k-nearest neighbor and sampling method which aimed to improve the quality of classification on the imbalanced data. The sampling methods used are the oversampling and undersampling. The random oversampling method obtains the best performance with F-measure of 86.51%. Moreover, the duplication oversampling can obtain 100% recall. Keywords: imbalanced data, oversampling, undersampling, weighted k-nearest neighbor
Keyword: data tidak seimbang, oversampling, undersampling, weighted k-nearest neigbor

Judul: Biology and ecology of the buffalo fly, haematobia exigua de meijere (diptera:muscidae)
Abstrak: The life history of the buffalo fly was observed at room temperature of 27°-29.5°C and at a relative humidity of 48-68 percent. The eggs hatched after 17-22 hours, with an average of 18 hours. First instar larvae measured 1.25 + 0.16 mm long and 0.27 + 0.037 mm wide. reach the second larval stage. It took 6-12 hours to the second instar larvae measured 2.676 +0.187 mm long and 0.353 +0.028 mm wide. The second instar took about 12-24 hours to reach the third larval stage. The third instar measured 6.833 + 0.189 mm long and 0.919 + 0.051 mm wide. It took about 2-3 days for the third instar to become pupae. Duration of the pupal stage was about 5-7 days before the adults emerged. Under laboratory condition, the buffalo fly completed its life cycle in 9.5 to 10.5 days, whereas under field condition it took 9-14 days with an average of 10.5 days. The growth ratio which was based on the measurements of the cephalo-pharyngeal skeleton of each instar was 1.797. The preoviposition period was 8-12 days and mating usually occurred on the 6th or 7th day. The longevity of the male was 29 days, whereas it was 32 days in the female. The range of egg production under laboratory condition was between 20-139 per female fly. The belly and hind legs of the carabao were the most preferred habitat either during cloudy and cool dry or shiny and warm day. When the weather was clear and the carabao was in the shade, the flies tended to be more distributed particularly on the shoulder, dewlap, back and horns. The carabaos had relatively fewer Musca sp. and Stomoxys calcitrans than cattle; never the less carabaos had a higher infestation of buffalo fly than cattle. Oviposition occured either during the day or night but the buffalo flies were more active during the night than in the day time. The effect of various lengths of exposure time of manure in relation to the oviposition was profound. observed, the maximum number of the buffalo flies was occurred when the dung was exposed for 30 minutes. With increasing time of exposure the number and variety of insects also increase. It was evident that Sepsidae and psychodidae were the most dominant insects emerging from the dung. The number of buffalo flies also increased with increasing
Keyword: