Judul: The Impact of Latent Dirichlet Allocation  Topic Modelling on Classification Algorithm Performance on Text Data
Abstrak: Penggerombolan dilakukan untuk mendeteksi pola terselubung di dalam gugus data dengan cara mengelompokkan data yang serupa. Penggerombolan juga dapat dimanfaatkan dalam rekayasa fitur dengan cara menambahkan kolom berisi kategori atau peluang dari hasil penggerombolan. Hal tersebut dipercaya mampu meningkatkan performa klasifikasi. Data teks bersifat diskret, sehingga untuk penggerombolan digunakan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA), dan penentuan banyak gerombol terbaik menggunakan ukuran koherensi Cv. Studi ini menguji apakah clustering dapat meningkatkan kinerja klasifikasi menggunakan berbagai gugus data teks dan algoritma pembelajaran mesin. Gugus data teks yang digunakan untuk eksperimen ini mencakup deteksi clickbait, prediksi sentimen, dan kategorisasi berita yang merepresentasikan masalah kelas biner dan multi-class di dunia nyata. Ketidakseimbangan kelas dalam dataset ditangani dengan teknik oversampling. Kinerja model klasifikasi dibandingkan antara data asli (menggunakan TF-IDF), data topik yang dikelompokkan (menggunakan LDA), dan gabungan dari keduanya. Algoritma yang digunakan meliputi regresi logistik, analisis diskriminan linear, KNN, dan random forest. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data topik yang dikelompokkan menghasilkan kinerja terburuk pada semua algoritma. Sedangkan data asli dan gabungan tidak memiliki perbedaan yang signifikan pada regresi logistik dan analisis dikriminan, namun data gabungan mengalami penurunan kinerja pada model KNN dan random forest. Dengan demikian, kinerj model cenderung lebih buruk saat gerombol hasil pemodelan topik diperkenalkan. Oversampling mampu meningkatkan performa klasifikasi (diukur dengan skor F1), kecuali pada analisis diskiminan. Analisis diskriminan linear memiliki performa yang terbaik di setiap gugus data, sementara regresi logistik menempati posisi kedua terbaik.
Keyword: deteksi clickbait, kategorisasi berita, latent dirichlet allocation, prediksi sentimen, ukuran koherensi

Judul: Kajian Pemodelan Topik dan Klasifikasi Label Ganda untuk Data Teks dengan Terapan pada Dokumen Paten Pupuk
Abstrak: Kasus-kasus pemodelan klasifikasi dapat dikategorikan sesuai dengan jumlah kelas atau label pada output klasifikasi. Pendekatan paling umum yang selama ini banyak dilakukan dengan memperlakukan tiap contoh hanya memiliki tepat satu kelas atau label. Pada pembelajaran mesin (Machine Learning, ML) terkhusus klasifikasi, seringkali terkendala untuk mengklasifikasi objek ke lebih dari satu label (label ganda). Hal ini dihadapkan pada kenyataan bahwa sebagian besar masalah klasifikasi yang diselidiki dalam ML adalah masalah klasifikasi label tunggal. Beberapa kasus label ganda terkadang mengasumsikan bahwa antar label memiliki korelasi. Pendekatan paling umum yang dilakukan dalam kasus klasifikasi label ganda yaitu dengan melakukan satu persatu klasifikasi label tunggal untuk setiap label peubah respon (binary relevance). Hal ini menjadi kendala ketika menggunakan metode transformasi kasus dengan teknik binary relevance, karena menganggap tidak terjadinya korelasi antar label. Teknik classifer chain dalam metode transformasi kasus, mempertimbangkan adanya dependensi antar label. Sejalan dengan adanya kendala korelasi antar label, metode Multi-label K-Nearest Neighbour (ML-KNN) berusaha menyelesaikan permasalahan label ganda dengan memperhatikan korelasi antar label. Penentuan klasifikasi teknologi suatu dokumen paten merupakan salah satu contoh kasus klasifikasi label ganda dengan asumsi adanya korelasi antar label. Dalam hal interpretasi, klasifikasi label ganda pada data teks seringkali peubah-peubah penjelas sulit untuk dipahami pemaknaannya. Hal ini diperlukan upaya transformasi pada sebaran kata peubah penjelas. Latent Dirichlet Allocation (LDA) memberikan output berupa daftar topik yang diberi bobot untuk masing-masing dokumen. Pendekatan LDA dengan kata lain dapat melakukan transformasi pada sebaran kata menjadi sebaran topik. Berdasarkan hal ini, pemodelan topik memberikan pemaknaan pada peubah penjelas. Tujuan yang hendak dicapai dalam penelitian ini diantaranya melihat hubungan antara intrepretabilitas topik dengan kinerja pemodelan klasifikasi label ganda. Mengkombinasikan model representasi dan klasifikasi label ganda. Mencari model otomatisasi dan pendekatan terbaik dalam klasifikasi label ganda, terkhusus ketika diaplikasikan pada dokumen paten terkait teknologi pengembangan pupuk. Titik optimum nilai koherensi jatuh pada saat banyaknya topik sejumlah sembilan, sementara titik optimum kinerja pemodelan klasifikasi label ganda (parameter evaluasi Mikro-F1) terjadi ketika jumlah topik sebanyak 23. Hal ini memberikan gambaran deskriptif bahwa antara nilai koherensi dan evaluasi kinerja pemodelan klasifikasi label ganda tidak terdapat hubungan secara langsung. Pemodelan klasifikasi label ganda pada seksi IPC “A” menunjukkan bahwa pendekatan peubah penjelas topik unggul sebanyak enam skema perbandingan parameter evaluasi sedangkan pendekatan berdasarkan peubah penjelas berupa frekuensi kemuculan suatu kata dalam suatu dokumen (term frequency/TF) hanya unggul di dua skema perbandingan parameter evaluasi. Pada Pemodelan klasifikasi label ganda seksi IPC “A” ini juga ditemukan bahwa metode CC-KNN unggul di parameter evaluasi Mikro-F1 dan Akurasi, sementara ML-KNN unggul di parameter evaluasi Hamming-loss dan One-error. Pengambilan keputusan metode terbaik ketika jumlah skema perbandingan berimbang adalah dengan memilih metode yang didalamnya unggul dalam hal parameter evaluasi Mikro-F1. Berdasarkan hal ini CC-KNN dianggap metode yang lebih baik jika dibandingkan metode CC-KNN untuk pemodelan klasifikasi label ganda pada seksi IPC “A”. Pemodelan klasifikasi label ganda untuk seksi IPC “C” menunjukkan bahwa pendekatan LDA (peubah penjelas topik) unggul dalam enam skema perbandingan parameter evaluasi, sementara pendekatan TF (peubah penjelas TF) unggul pada dua skema perbandingan parameter evaluasi. Metode CC-KNN pada klasifikasi label ganda seksi IPC “C” ini unggul di tiga parameter evaluasi, sedangkan metode ML-KNN
Keyword: CC-KNN, interpretability, LDA, ML-KNN, multi-label classification

Judul: Sintesis 7-Hidroksiflavonol dan Fisetin
Abstrak: Fisetin (7,3’,4’-trihydroxyflavonol) is commonly found in fruits and vegetables. It is potential as antioxidant, anti-inflammation, and antidiabetic. In this study, fisetin was synthesized by following 7-hydroxyflavonol synthesis method. 7-Hydroxyflavonol was succesfully synthesized from resacetophenone and benzaldehyde. Both starting materials were protected by tetrahydropyranyl (THP) group and then condensed with 60% KOH as catalyst forming THP-protected chalcone. Cyclization of the chalcone into THP-protected 7-hydroxyflavonol was carried out by using Algar-Flynn-Oyamada oxidative cyclization. Deprotection of the THP protecting group with p-toluenesulfonic acid resulted 7-hydroxyflavonol. The overall yield was 22% with total synthesis time of 7 days, faster than isolation from natural products. However, development of this method to synthesize fisetin from resacetophenone and 3,4-dihydroxybenzaldehyde as starting materials only gave 1% yield. Further study with other protecting groups for 3,4-dihydroxybenzaldehide as well as variation of reactants’ composition and reaction conditions are necessary in order to increase the fisetin yield. All synthetic products had been characterized by melting point and spectroscopy analysis
Keyword: