Judul: Penanganan Masalah Kelas Tidak Seimbang Dengan Rusboost Dan Underbagging (Studi Kasus: Mahasiswa Drop Out Sps Ipb Program Magister)
Abstrak: Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor (SPs IPB) didirikan tahun 1975 dengan tujuh program studi. Saat ini, SPs IPB memiliki 67 program studi magister dan 43 program studi doktoral. SPs IPB berusaha semaksimal mungkin untuk meningkatkan kualitas baik dari segi mutu proses penyelenggaraan pembelajaran maupun mutu lulusan. Mutu lulusan dapat dilihat dari tingkat persentase kelulusan mahasiswa yaitu persentase dari jumlah mahasiswa lulus dibagi dengan jumlah total mahasiswa pascasarjana untuk setiap angkatan. Asumsikan mahasiswa drop out mempengaruhi nilai mutu lulusan, semakin banyak mahasiswa drop out maka nilai mutu lulusan menjadi semakin buruk. Penelitian ini bertujuan untuk membantu SPs IPB mendeteksi mahasiswa yang berisiko drop out dengan membangun sebuah model yang dibangkitkan dengan algoritme pohon klasifikasi. Pohon klasifikasi adalah gambaran pemodelan dari suatu persoalan yang terdiri dari serangkaian keputusan yang mengarah kepada solusi dengan peubah responnya kategorik. Mahasiswa lulus jauh lebih banyak dibandingkan mahasiswa drop out, hal ini dikenal dengan kelas tidak seimbang. Kelas mahasiswa drop out dengan jumlah contoh yang jauh lebih sedikit disebut kelas minoritas atau positif, sedangkan kelas lulus disebut kelas mayoritas atau negatif. Pemodelan menggunakan pohon klasifikasi klasik akan menghasilkan model yang keputusannya condong kepada kelas mayoritas, sedangkan kelas minoritas dianggap sebagai noise. RUSBoost dan UnderBagging merupakan algoritme yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah kelas tidak seimbang. RUSBoost merupakan kombinasi dari penarikan contoh acak undersampling dengan ensamble boosting, sedangkan UnderBagging adalah kombinasi dari penarikan contoh acak undersampling dengan ensamble bagging. Dari hasil analisis, algoritme RUSBoost dan UnderBagging terbukti dapat memberikan performa yang lebih baik secara signifikan dibandingkan pohon klasifikasi klasik. RUSBoost dan UnderBagging menghasilkan pembagi yang lebih baik antara mahasiswa drop out dan mahasiswa lulus yang ditunjukkan dari Area Under ROC yang lebih luas. RUSBoost dan UnderBagging lebih sensitif/peka dalam memprediksi mahasiswa bersiko drop out. Sementara jika menggunakan pohon klasifikasi klasik, maka diperoleh model klasifikasi dengan nilai akurasi tinggi namun tidak sensitif terhadap objek pada kelas drop out. Hasil dari pengklasifikasian data mahasiswa SPs IPB tahun 2008-2010 menggunakan algoritme RUSBoost dan UnderBagging diperoleh bahwa faktor yang mempengaruhi status mahasiswa drop out dan mahasiswa lulus adalah beasiswa dan IPK S1.
Keyword: Drop Out, Kelas Tidak Seimbang, ROC, RUSBoost, UnderBagging

Judul: Penanganan Masalah Kelas Tidak Seimbang Dengan Rusboost Dan Underbagging (Studi Kasus: Mahasiswa Drop Out Sps Ipb Program Magister).
Abstrak: Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor (SPs IPB) didirikan tahun 1975 dengan tujuh program studi. Saat ini, SPs IPB memiliki 67 program studi magister dan 43 program studi doktoral. SPs IPB berusaha semaksimal mungkin untuk meningkatkan kualitas baik dari segi mutu proses penyelenggaraan pembelajaran maupun mutu lulusan. Mutu lulusan dapat dilihat dari tingkat persentase kelulusan mahasiswa yaitu persentase dari jumlah mahasiswa lulus dibagi dengan jumlah total mahasiswa pascasarjana untuk setiap angkatan. Asumsikan mahasiswa drop out mempengaruhi nilai mutu lulusan, semakin banyak mahasiswa drop out maka nilai mutu lulusan menjadi semakin buruk. Penelitian ini bertujuan untuk membantu SPs IPB mendeteksi mahasiswa yang berisiko drop out dengan membangun sebuah model yang dibangkitkan dengan algoritme pohon klasifikasi. Pohon klasifikasi adalah gambaran pemodelan dari suatu persoalan yang terdiri dari serangkaian keputusan yang mengarah kepada solusi dengan peubah responnya kategorik. Mahasiswa lulus jauh lebih banyak dibandingkan mahasiswa drop out, hal ini dikenal dengan kelas tidak seimbang. Kelas mahasiswa drop out dengan jumlah contoh yang jauh lebih sedikit disebut kelas minoritas atau positif, sedangkan kelas lulus disebut kelas mayoritas atau negatif. Pemodelan menggunakan pohon klasifikasi klasik akan menghasilkan model yang keputusannya condong kepada kelas mayoritas, sedangkan kelas minoritas dianggap sebagai noise. RUSBoost dan UnderBagging merupakan algoritme yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah kelas tidak seimbang. RUSBoost merupakan kombinasi dari penarikan contoh acak undersampling dengan ensamble boosting, sedangkan UnderBagging adalah kombinasi dari penarikan contoh acak undersampling dengan ensamble bagging. Dari hasil analisis, algoritme RUSBoost dan UnderBagging terbukti dapat memberikan performa yang lebih baik secara signifikan dibandingkan pohon klasifikasi klasik. RUSBoost dan UnderBagging menghasilkan pembagi yang lebih baik antara mahasiswa drop out dan mahasiswa lulus yang ditunjukkan dari Area Under ROC yang lebih luas. RUSBoost dan UnderBagging lebih sensitif/peka dalam memprediksi mahasiswa bersiko drop out. Sementara jika menggunakan pohon klasifikasi klasik, maka diperoleh model klasifikasi dengan nilai akurasi tinggi namun tidak sensitif terhadap objek pada kelas drop out. Hasil dari pengklasifikasian data mahasiswa SPs IPB tahun 2008-2010 menggunakan algoritme RUSBoost dan UnderBagging diperoleh bahwa faktor yang mempengaruhi status mahasiswa drop out dan mahasiswa lulus adalah beasiswa dan IPK S1.
Keyword: Drop Out, Kelas Tidak Seimbang, ROC, RUSBoost, UnderBagging

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: