Judul: Modelling of Late Payment Tuition Fee Classification of Students IPB University using Random Forest and AdaBoost
Abstrak: Menurut data yang diperoleh dari data Direktorat Keuangan dan Akutansi IPB, terjadi peningkatan jumlah mahasiswa yang mengalami keterlambatan dalam pembayaran UKT di tiap angkatan mulai tahun 2016 sampai dengan 2018 dengan banyak mahasiswa yang mengalami keterlambatan yaitu 54, 64, dan 117 mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan pemodelan klasifikasi menggunakan Random Forest dan AdaBoost serta mengidentifikasi peubah penting yang didapatkan dari pemodelan terbaik. Pemodelan klasifikasi akhir Random Forest menggunakan parameter optimal banyak peubah penjelas sebanyak 7 peubah dan banyak pohon sebanyak 500 pohon dengan penanganan ketidakseimbangan data yaitu Random Oversampling (ROS). Sedangkan pemodelan klasifikasi akhir AdaBoost menggunakan parameter optimal banyak iterasi sebanyak 80 iterasi dengan penanganan ketidakseimbangan data yaitu Random Undersampling (RUS). Pemodelan Random Forest dan AdaBoost memiliki ukuran kinerja prediksi ROC-AUC masing-masing sebesar 58,70% dan 52,90%. Pemodelan Random Forest memiliki kinerja prediksi lebih baik dibandingkan dengan AdaBoost dalam memprediksi mahasiswa yang berindikasi akan terlambat dalam pembayaran UKT dengan selisih nilai ROC-AUC sebesar 5,8%. Kemudian, peubah penting yang dihasilkan dari pemodelan Random Forest adalah besar daya listrik, penghasilan ayah, dan jumlah anak dalam keluarga.
Keyword: AdaBoost, Classification, Random Forest, Tuition Fee

Judul: Handling Imbalanced Data in Random Forest and XGBoost Models with Bayesian Optimization-Based Method for Master's Program GPA Classification
Abstrak: Dalam upaya menghasilkan Sumber Daya Manusia (SDM) unggul, Program Magister SPs-IPB perlu melakukan proses seleksi yang ketat pada penerimaan mahasiswa baru. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) sebagai indikator untuk melihat prestasi akademik mahasiswa, umumnya berkorelasi positif terhadap kualitas SDM unggul. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam mengelompokkan IPK adalah model klasifikasi machine learning, hasil klasifikasi bisa menjadi acuan pada proses seleksi mahasiswa. Metode klasifikasi machine learning saat ini telah dikembangkan pada berbagai bidang, salah satunya bidang pendidikan. Algoritma Random Forest dan XGBoost merupakan model ensemble learning yang sering digunakan pada kasus klasifikasi, karena umumnya menghasilkan akurasi yang tinggi. Algoritma ini mampu beradaptasi dengan data yang besar dan kompleks seperti pada model nonlinear. Salah satu tahapan penting dalam membangun model machine learning adalah mencari hyperparameter yang dapat menghasilkan model optimal, umumnya dikenal dengan istilah optimasi atau tuning hyperparameter. Hal ini dikarenakan hyperparameter secara langsung mengontrol proses pelatihan algoritma, sehingga memiliki efek signifikan pada performa model. Optimasi Bayesian dapat menjadi alternatif yang lebih efektif dalam pencarian hyperparameter optimal. Metode ini menggunakan contoh hyperparameter yang nantinya akan dioptimalisasi, hingga menghasilkan model dengan nilai metrik paling baik. Optimasi Bayesian mampu memberikan hasil yang lebih baik dan efisien dibandingkan metode seperti babysitting, grid search dan random search. Berbagai macam permasalahan data yang dapat ditemui pada kasus klasifikasi, salah satunya adalah ketidakseimbangan data. Kondisi ini terjadi ketika data memiliki sebaran amatan antar kelas yang berbeda jauh. Pada kasus data tidak seimbang, umumnya kelas mayoritas menghasilkan prediksi yang bias. Model akan fokus mempelajari kategori dengan amatan terbanyak, sehingga kelas minoritas sering kali diprediksi sebagai kelas mayoritas. Penanganan data tidak seimbang yang terbukti mampu meningkatkan prediksi kelas minoritas adalah membangkitkan amatan sintetis. Metode yang dapat digunakan seperti SMOTE, SMOTE for Nominal Continuous (SMOTE-NC) dan ADASYN, tiga metode ini menghasilkan data sintetis yang lebih bervariasi dibandingkan random oversampling. Berdasarkan permasalahan yang telah dipaparkan, penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan IPK mahasiswa program magister berdasarkan kategori unggul (?????? = 3,5) dan non unggul (?????? < 3,5). Algoritma yang digunakan adalah Random Forest dan XGBoost dengan optimasi Bayesian dan random search. Pada penanganan data tidak seimbang, digunakan tiga perbandingan metode yaitu SMOTE, SMOTE-NC dan ADASYN. Data yang digunakan terdiri atas empat angkatan (2020-2023) dengan jumlah amatan 4677 mahasiswa. Model dibangun berdasarkan data tahun berbeda, serta diaplikasikan pada data tahun selanjutnya untuk melihat relevansi hasil ketika diaplikasikan pada data baru. Hasil yang diperoleh menunjukkan tiga metode penanganan data tidak seimbang mampu meningkatkan nilai sensitivity model. Model dengan penanganan data tidak seimbang memiliki performa yang lebih baik dalam mengklasifikasikan kelas minoritas (IPK non unggul). Model terbaik diperoleh dari penanganan SMOTE-NC menggunakan optimasi Bayesian yang terbukti lebih efisien secara waktu dibandingkan random search. Peubah yang paling berpengaruh pada perolehan IPK mahasiswa adalah X8 (Status PT Asal), X2 (IPK S1), X6 (Asal Perguruan Tinggi), X1(Usia) dan X11 (Program Studi). Peubah X4 (Gender), X9 (Jalur Masuk) dan X5 (Status Pernikahan) cenderung tidak berpengaruh berdasarkan model terbaik. Metrik hasil klasifikasi data tahun selanjutnya relatif sama, sehingga peubah maupun model klasifikasi yang digunakan masih relevan diaplikasikan pada proses seleksi mahasiswa., To produce excellent human resources, the IPB University Graduate School Master's
Keyword: random forest, XGBoost, Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), optimasi Bayesian, penanganan data  tidak seimbang

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: