Judul: Kajian Kinerja Algoritme Klasifikasi Extra-Trees pada Permasalahan Data Kelas Tak Seimbang
Abstrak: Kelas tak seimbang merupakan kondisi apabila suatu kelas atau kategori memiliki frekuensi yang jauh lebih banyak daripada kelas lainnya. Kondisi seperti ini dapat menyebabkan algoritme terbiaskan oleh kelas mayor yaitu kelas yang frekuensinya lebih banyak, sehingga kinerjanya menjadi sangat buruk dalam memprediksi kelas minor. Salah satu strategi untuk mengatasi kelas tak seimbang adalah dengan cara penyesuain parameter-parameter algoritme, misalnya penyesuaian cara penentuan pembuatan daun (leaf) saat menggunakan algoritme berbasis pohon klasifikasi. Selain itu, dapat pula dilakukan pemilihan dari beberapa algoritme untuk menemukan model yang paling cocok. Masalah kelas tak seimbang dapat ditemui pada kasus stock market crash, karena kasus tersebut terbilang sangat jarang terjadi. Bagi akademisi dan praktisi, kehancuran pasar saham atau stock market crash merupakan hal yang penting. Efek dari satu stock market crash akan lebih besar dan semakin besar lagi, sehingga pada akhirnya bisa menyebabkan efek domino (global). Stock market crash sangat jarang terjadi tetapi sering kali menimbulkan dampak yang besar saat terjadi. Oleh karena itu penelitian dilakukan untuk mengecilkan potensi dan dampak dari stock market crash. Salah satu caranya yaitu dengan memprediksi terjadinya crash. Beberapa algoritme klasifikasi yang sudah sering digunakan diantaranya adalah Pohon Tunggal, Adaptive Boosting, dan Random Forest. Algoritme klasifikasi lain yang juga dapat digunakan adalah Extra-Trees. Algoritme ini serupa dengan Random Forest yang membangun banyak pohon dan membagi simpul menggunakan subset atribut acak, namun pada Extra-Trees keacakan tidak berasal dari bootstrap data, melainkan berasal dari pemisahan acak dari semua pengamatan. Extra-Trees memiliki keunggulan dalam segi waktu dibandingkan dengan Random Forest dan algoritme berbasis pohon lainnya. Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan kinerja algoritme Extra-Trees dengan algoritme Pohon Tunggal, Random Forest, dan Adaptive Boosting pada kasus data class imbalance, kemudian menerapkan algortime Extra-Trees pada data stock market crash tahun 2010 hingga 2020. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ensemble learning memiliki kinerja algoritme yang lebih baik daripada pohon tunggal. Di antara algoritme ensemble learning yang digunakan, Extra-Trees cenderung menunjukkan hasil yang lebih stabil dan kinerja yang lebih baik daripada Adaptive Boosting ataupun Random Forest. Pada data stock market crash dengan menggunakan algoritme Extra-Trees, diperoleh nilai sensitivitas sebesar 45,45%.
Keyword: Class Imbalance, Ensemble Learning, Extra-Trees, Classification, Stock Market Crash

Judul: Evaluation of Ensemble Method for Multiclass Classification on Unbalanced Data
Abstrak: Salah satu masalah yang sering muncul pada analisis klasifikasi adalah data tak seimbang. Masalah tersebut menyebabkan kesalahan prediksi pada proses klasifikasi sehingga mempengaruhi sensitivitas khususnya pada kelas minoritas. Data tak seimbang dapat ditangani menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Selain itu, metode ensemble digunakan pada proses klasifikasi karena mampu meningkatkan kinerja klasifikasi. Penelitian ini mengevaluasi metode ensemble dan mengombinasikannya dengan SMOTE untuk mengatasi masalah tersebut. Data yang digunakan pada penelitian ini meliputi data balance-scale, nursery, redwine quality, internet firewall dan Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU). Penelitian difokuskan pada random forest dan adaboost yang merupakan anggota metode ensemble dan sebagai pembanding untuk mengetahui kebaikan kinerja metode tersebut dikaji pula metode k-Nearest Neighbor (KNN) dan decision tree dari keluarga pengklasifikasi tunggal. Hasil klasifikasi dievaluasi dengan cara membandingkan metode ensemble dan pengklasifikasi tunggal berdasarkan akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas pada kondisi data sebelum dan setelah proses SMOTE. Evaluasi hasil klasifikasi pada kelima dataset yang digunakan menunjukkan bahwa metode ensemble cenderung memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan decision tree dan KNN. Data yang telah melalui proses SMOTE menghasilkan sensitivitas yang lebih baik, khususnya pada kelas minoritas. Kata kunci: adaboost, random forest, SMOTE, One of the problems that often arise in classification analysis is unbalanced data. This problem causes prediction errors in the classification process, so that it affects the sensitivity, especially in the minority class. Unbalanced data can be handled using Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). In addition, the ensemble method is used in the classification process because it can improve classification performance. The study evaluates the ensemble method and combines it with the SMOTE to deal with the problem. The data used in this study include balance-scale, nursery, redwine quality, internet firewall, and Air Pollution Standard Index. The study focused on random forest and adaboost in the class of ensemble methods and as a comparison to determine the good performance of this method, the k-Nearest Neighbor (KNN) and decision tree in the class of single classifier. The classification results are evaluated by comparing the ensemble and single classifier methods based on accuracy, sensitivity, and specificity on the data conditions before and after the SMOTE process. The evaluation of the classification result on the five datasets used shows that the ensemble method tends to provide better performance than decision tree and KNN. Data that has been processed with SMOTE produced a better sensitivity, especially in the minority class. Keywords: adaboost, random forest, SMOTE
Keyword: adaboost, random forest, SMOTE

Judul: Duodenal Histopathology of Pediatric Rat (Rattus norvergicus)&#160;Fed with Orange Juice (Citrus sinensis)
Abstrak: This research investigates the impact of orange juice consumption on the histological structure of the duodenum, a critical site for nutrient absorption and digestion. Focusing on pediatric animals, orange juice (with a pH of 3) was administered to post-weaning rats aged 4 weeks to 6 weeks at dosages ranging from 0g/kg BW to 20g/kg BW over two weeks. Duodenal histopathology was assessed, focusing on parameters such as the quantity of crypts of Lieberkuhn, as well as the length, height, width, and depth of villi (measured in µm). Anatomical pathology examination included measurements of the length and width of the duodenum (also in µm), as well as the color mean (OD). The research findings indicate no significant changes in histopathology or anatomy pathology of the duodenum. This suggests that young individuals can adapt to acidic challenges without compromising gastrointestinal health. These findings offer reassurance regarding the short-term consumption of acidic orange juice (with a pH of 3) with minimal risks to intestinal integrity, both during growth and development.
Keyword: acidic changes