Judul: Development of Ensemble Variable Importance for Several Machine Learning Models Using Metaheuristic Algorithm
Abstrak: Variable importance adalah salah satu output dari model machine learning. Ada tiga metode variable importance yang dikenal luas saat ini, yaitu variable importance permutasi, shapley additive explanations feature importance (SHAP-FI), dan leave out covariate (LOCO). Setiap model machine learning akan menghasilkan variable importance yang berbeda meskipun metode dan datanya identik. Misalkan, variable importance dari random forest berbeda dengan variable importance dari extreme gradient boosting. Hal ini akan menimbulkan kesulitan interpretasi dalam menentukan tingkatan pentingnya peubah prediktor. Oleh karena itu, penelitian ini mengembangkan metode untuk menggabungkan beberapa variable importance menjadi hanya satu variable importance. Gabungan variable importance ini disebut juga ensemble variable importance. Beberapa metode penggabungan variable importance yang tersedia saat ini adalah rata-rata atau modus variable importance dan variable importance terboboti. Penelitian ini mengembangkan metode penggabungan dengan menggunakan algoritma metaheuristik. Algoritma metaheuristik yang terkenal saat ini antara lain local search, genetics algorithm, simulated annealing, cuckoo search, dan tabu search. Penelitian ini menggunakan algoritma simulated annealing sebagai kajian 1, simulated annealing yang dimodifikasi sebagai kajian 2, dan cuckoo search sebagai kajian 3. Algoritma-algoritma ini mempunyai fungsi objektif yang dapat mengidentifikasi apakah solusi sudah mencapai optimal. Algoritma simulated annealing menggunakan solusi awal variable importance dari angka acak. Algoritma simulated annealing yang dmodifikasi menggunakan solusi awalnya rataan atau modus. Modifikasi ini diharapkan bisa memperpendek iterasi dalam mencapai nilai objektif optimal. Adapun algoritma cuckoo search adalah metode alternatif dengan solusi awal lebih dari satu. Data penelitiannya adalah data simulasi dan empiris. Data simulasi dibagi menjadi tiga skenario. Skenario tersebut adalah tidak ada korelasi, korelasi sedang, dan korelasi tinggi antar peubah prediktor. Data simulasi terdiri atas 24 peubah prediktor yang mempunyai sebaran normal ganda. Peubah responnya mempunyai dua kelas (0 dan 1). Banyaknya amatan adalah 1.000 sedangkan ulangannya sebanyak 100 kali. Adapun data empiris adalah data keluarga rawan pangan yang bersumber dari survey sosial ekonomi nasional (SUSENAS) 2020, Badan Pusat Statistik (BPS) Jawa Barat. Data ini memiliki 24 peubah prediktor yang berskala nominal, ordinal, dan rasio. Data tersebut terdiri atas 24.769 keluarga yang berskala biner (0 = keluarga tidak rawan pangan, 1 = keluarga rawan pangan). Banyaknya keluarga tidak rawan pangan adalah 19.418 keluarga sedangkan banyaknya keluarga rawan pangan adalah 5.351 keluarga. Data simulasi digunakan untuk mengidentifikasi karakterisitk dari ensemble variable importance sedangkan data empiris digunakan untuk penerapan metode dan evaluasinya. Banyaknya kelas pada data empiris diseimbangkan dengan metode SMOTE sebelum data tersebut digunakan. Selanjutnya, variable importance random forest, XGBoost, neural network, dan support vector machine dibangun dengan metode variable importance permutasi. Variable importance dari model machine learning ini mempunyai akurasi yang tinggi karena hyperparameter yang optimal dipilih dengan bantuan perangkat lunak python. Kemudian, empat variable importance tersebut digabungkan dengan menggunakan simulated Annealing sebagai kajian 1, simulated annealing yang dimodifikasi sebagai kajian 2, dan algoritma cuckoo search sebagai kajian 3. Ensemble variable importance mempunyai akurasi tinggi dan nilai objektif optimal ketika antar peubah prediktornya tidak ada atau rendah korelasinya. Nilai objektif disebut optimal jika nilainya sudah konvergen mendekati satu. Ensemble variable importance lebih unggul dibandingkan dengan variable importance penyusunnya. Iterasi simulated annealing lebih panjang dibandingkan algoritma simulated annealing yang solusi awalnya dimodifikasi. Ensemble variable importance mencapai nilai
Keyword: cuckoo search, FIES data, machine learning, simulated annealing, variable importance

Judul: Development of Variable Selection Method using Simulated Annealing Approach
Abstrak: Salah satu pendekatan metaheuristik yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah algoritme Simulated Annealing (SA) yang algoritmenya sendiri terinspirasi oleh proses metalurgi annealing. Algoritme ini menunjukkan keuntungan dalam menemukan global optimal dari fungsi yang diberikan yang akan digunakan dalam seleksi peubah. Untuk itu, dalam penelitian ini penulis akan menggabungkan jumlah ukuran tetangga dan pendekatan lain dengan beberapa modifikasi pada data simulasi untuk membandingkan antara dua fungsi yaitu fungsi Akaike Information Criterion (AIC) dan Bayesian Information Criterion (BIC). Dengan demikian, pendekatan modifikasi ini diharapkan akan menghasilkan seleksi peubah terbaik yang dapat diimplikasikan pada kasus data Online News Popularity (ONP). Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan modifikasi terbaik yang dapat digunakan dalam melakukan seleksi peubah menggunakan pendekatan SA. Selain itu, hasil dari modifikasi terbaik ini akan digunakan untuk implementasi pemilihan peubah pada kasus ONP. Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan dua data, yakni data simulasi dengan menggunakan 100 amatan yang terdiri atas 100 peubah dan satu peubah respon yang merupakan jumlah dari 10 peubah awal yang akan dilakukan pemilihan. Seleksi peubah dikatakan berhasil apabila ke-10 peubah tersebut berhasil terpilih dengan tepat pada peubah terpilih. Data tersebut akan dianalisis dengan teknik simulasi dengan beberapa modifikasi, yakni tanpa modifikasi, modifikasi dengan peningkatan jumlah solusi tetangga, modifikasi dengan peningkatan jumlah tetangga dan penggunaan seleksi peubah p-value, dan modifikasi dengan peningkatan jumlah tetangga dan batasan pemilihan peubah. Selain data simulasi, penelitian ini juga menggunakan data aplikasi, yakni kasus ONP yang terdiri atas 39644 amatan dan 59 peubah penjelas. Dari peubah tersebut akan dipilih peubah mana yang berpengaruh terhadap peubah respon berupa banyaknya berbagi situs (number of shares). Data aplikasi ini juga akan dianalisis menggunakan hasil modifikasi seleksi peubah dari hasil data simulasi yang ada. Hasil dari penggunaan kedua data tersebut kemudian akan diukur dengan ukuran kebaikan hasil seleksi peubah menggunakan akurasi, sensitivitas, spesifisitas, dan rataan geometri dari ketiga ukuran tersebut. Hasil simulasi dengan metode tanpa modifikasi menunjukkan bahwa pada dasarnya rataan geometri untuk fungsi AIC sedikit lebih baik dibandingkan dengan fungsi BIC dengan nilai optimum terjadi pada suhu awal sebesar 10000. Adapun hasil simulasi dengan metode modifikasi dengan peningkatan jumlah solusi tetangga menunjukkan bahwa nilai sensitivitas dari kedua fungsi mencapai nilai hingga 100% dan nilai rataan geometri pada fungsi BIC yang lebih dari 80% sehingga hasil ini lebih baik dibandingkan dengan rataan geometri pada fungsi AIC. Pada modifikasi ini pula menghasilkan nilai optimum pada saat tetangga mencapai sebanyak 5 tetangga. Di samping itu, pada modifikasi dengan peningkatan jumlah tetangga dan penggunaan seleksi peubah p-value menunjukkan bahwa nilai rataan geometri yang dihasilkan oleh kedua fungsi lebih baik dibandingkan hanya peningkatan jumlah tetangga saja. Pada modifikasi akhir berupa modifikasi dengan peningkatan jumlah tetangga dan batasan pemilihan peubah menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan modifikasi-modifikasi sebelumnya. Pada modifikasi ini pula nilai rataan geometri untuk fungsi BIC juga lebih baik dibandingkan dengan penggunaan fungsi AIC. Selain itu, modifikasi ini juga menghasilkan nilai rataan geometri yang semakin baik seiring dengan meningkatnya jumlah solusi tetangga dari kedua fungsi, serta pada jumlah tetangga sebanyak 100 tetangga menghasilkan nilai rataan geometri lebih dari 98%. Hasil dari simulasi ini kemudian diimplementasikan pada data
Keyword: AIC, BIC, Neighborhood Size, Simulated Annealing

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