Judul: PERFORMANCE OF TREE-BASED ENSEMBLE MODELS ON DIABETIC RETINOPATHY DISEASE CLASSIFICATION
Abstrak: Klasifikasi adalah tahap dalam proses identifikasi model yang memisahkan data ke dalam kelas-kelas. Salah satu model klasifikasi yang umum digunakan adalah Pohon Klasifikasi. Meski mudah digunakan, Pohon Klasifikasi rentan terhadap perubahan data latih yang dapat mengganggu stabilitas model. Ini bisa diatasi dengan menggunakan model ensemble, yang menggabungkan beberapa model dasar untuk prediksi yang lebih baik. Contohnya, random forest (RF) menggabungkan pohon-pohon yang dibuat dengan teknik bagging. Model ensemble lainnya seperti double random forest (DRF) dan extremely randomized trees (ET) juga meningkatkan akurasi dengan pohon yang lebih besar. Model extreme gradient boosting (XGBoost) yang merupakan pengembangan dari gradient boosting, adalah salah satu model klasifikasi dengan teknik boosting yang memiliki waktu komputasi yang cepat dan performa yang baik dibanding model pengembangnya. Kemampuan model ensemble-tree dalam melakukan klasifikasi menjadi daya tarik untuk memahami karakteristik masing-masing model tersebut. Karakteristik tersebut dipelajari menggunakan lima belas gugus data UCI Machine Learning dari tahun 2012 hingga 2022. Data yang digunakan memiliki variasi dalam jumlah variabel dan observasi. Selain itu, terdapat enam gugus data dengan rasio ketidakseimbangan kelas yang tinggi dan menghasilkan performa model yang kurang memuaskan, sehingga dilakukan penanganan ketidakseimbangan kelas menggunakan metode SMOTE. Langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi kemungkinan terjadinya underfitting pada model RF. Proses identifikasi dilakukan untuk menguji performa model RF ketika pohon yang dihasilkan tidak cukup besar. Hasil identifikasi underfitting menunjukkan model RF mengalami kemungkinan underfitting pada delapan gugus data. Selanjutnya, performa model RF dikomparasikan dengan model DRF, ET, dan XGBoost. Komparasi model juga dilakukan pada model RF yang tidak mengalami underfitting di tujuh gugus data lainnya. Proses identifikasi underfitting, pembelajaran mesin dan evaluasi performa model diulang sebanyak 100 kali ulangan untuk mengukur stabilitas dan melihat pola dari performa model ensemble-tree. Hasil evaluasi performa model berdasarkan metrik akurasi seimbang menunjukkan bahwa model RF tetap memiliki performa yang baik ketika mengalami underfitting pada dua gugus data. Sebagai model pembanding, model ET mampu meningkatkan performa model RF ketika mengalami underfitting pada empat gugus data. Model DRF dan XGBoost juga mampu meningkatkan performa model RF masing-masing pada satu gugus data. Di sisi lain, pada model RF yang tidak mengalami underfitting, model RF menunjukkan performa yang baik pada dua gugus data, model ET pada tiga gugus data, dan model DRF pada satu gugus data. Rataan akurasi seimbang memberikan informasi terkait karakteristik model ensemble-tree. Karakteristik yang menonjol dalam penelitian ini adalah kecepatan komputasi model ET dalam melakukan pembelajaran mesin. Data dengan peubah kategorik yang lebih dominan juga lebih baik dimodelkan menggunakan model ET. Selain itu, model ET dan RF unggul dalam melakukan klasifikasi saat kelas pada peubah respon menunjukkan rasio ketidakseimbangan yang cukup besar. Ketika model RF menghadapi kemungkinan underfitting, model ET dan DRF dapat menjadi alternatif yang baik untuk menjalankan proses klasifikasi. Karakteristik tersebut dapat dijadikan pedoman dalam menerapkan model ensemble-tree pada suatu data. Meskipun demikian, selisih rataan akurasi seimbang antar model relatif kecil. Selain itu, rataan dan simpangan baku skor f1 juga menunjukkan performa antar model relatif mirip. Hasil evaluasi performa model dari kedua parameter ini mengidentifikasi bahwa keempat model memiliki performa yang relatif sama. Oleh karena itu, dilakukan uji Kruskal-Wallis untuk menguji asumsi tersebut. Hasil uji Kruskal-Wallis menunjukkan bahwa
Keyword: ensemble-tree, classification, diabetic retinopathy, random forest

Judul: Kajian Optimasi Dua Tahap dalam Pemodelan Klasifikasi Ensemble Menggunakan Algoritma Genetika
Abstrak: Data mining merupakan suatu proses eksplorasi dan analisis data dalam jumlah yang besar untuk menemukan pola dan aturan-aturan yang memiliki makna. Metode data mining dapat dibagi menjadi dua jenis, yaitu metode deskriptif dan metode prediktif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini termasuk dalam jenis metode prediktif, yaitu metode yang dirancang untuk memprediksi suatu informasi yang baru berdasarkan informasi yang kita miliki saat ini, informasi yang dihasilkan nantinya dapat bersifat kualitatif maupun kuantitatif. Informasi yang bersifat kualitatif dapat berupa suatu pemodelan klasifikasi, yang secara garis besar dapat dibagi dua jenis, yaitu supervised classification dan unsupervised classification. Pemilihan peubah merupakan salah satu hal penting dalam pemodelan klasifikasi. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan pemilihan peubah secara lebih efisien adalah dengan menggunakan Algoritma Genetika. Algoritma Genetika merupakan suatu algoritma yang dibangun dengan mengikuti pola evolusi pada makhluk hidup untuk mendapatkan suatu solusi terbaik. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi pada pemodelan klasifikasi adalah menggunakan ensemble learning, yang merupakan suatu metode penggabungan beberapa base classifier yang kemudian digunakan untuk memprediksi data baru. Secara umum, hasil prediksi dari ensemble learning dapat memberikan hasil prediksi yang lebih baik jika dibandingkan dengan hasil prediksi dari satu metode saja. Dalam hubungannya dengan pembobotan pada ensemble learning, algoritma genetika dapat digunakan untuk menentukan bobot terbaik guna mendapatkan hasil prediksi yang lebih baik. Dalam penelitian ini digunakan 7 base classifier, yaitu k-Nearest Neigbor (k-NN), regresi logistik, naïve bayes (NB), decision tree (DT), support vector machine (SVM), random forest (RF) dan boosting. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari sembilan dataset yang diambil dari UCI machine learning. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi prediksi dapat meningkat sekitar 0-34% jika dibandingkan dengan model-model pembanding lainnya, yaitu regresi logistik (RL), gaussian naïve bayes (GNB), knearest neighbor (KNN), analisis diskriminan (AD), support vector machine (SVM), decision tree (DT), bagging, AdaBoost, random forest (RF), stacking, dan neural network (NN).
Keyword: algoritma genetika,, ensemble learning, pemodelan klasifikasi

Judul: Evaluation of Pasteurization Process Adequacy for Nata de coco in Polyethylene Plastic Bag
Abstrak: Nata de coco 2 kg in light syrup in polyethylene plastic bag is generally processed through pasteurization in water bath conveyor pasteurizer at temperature of 97-100oC for 20 minutes. The product is classified as a high acid food with pH less than of 4.0. The objective of this study was to evaluate pasteurization process adequacy of nata de coco based on its pasteurization value (Po). Pasteurization process adequacy was determined by comparing Po of the process to 6D80, 3D80 and 2D80. Microorganism targets were Lactobacillus sp., vegetative cell, mold, yeast and Byssoclamys fulva and Byssoclamy nivea, which were more heat resistant. Based on calculated Po, the pasteurization process was sufficient to inactivate 6D80 of vegetative cells, Byssoclamys fulva, and B. nivea and B coagulan, but was not sufficient to kill (6D80) B pasteurianum, B polymyxa, B. macerans and Alicyclobacillus acidoterrestris. The pasteurization process was sufficient to kill 3D80 and 2D80 of B pasteurianum, B polymyxa, B. macerans for initial temperature more than 80oC. The above pasteurization process was sufficient to kill 2D80 of Alicyclobacillus acidoterrestris. The initial temperature should be not less than 82oC to kill 3D80 of Alicyclobacillus acidoterrestris
Keyword: