Judul: Perbandingan Metode CHAID dan Random Forest dalam Klasifikasi Status Kemiskinan Rumah Tangga di Jawa Tengah
Abstrak: Jawa Tengah menempati posisi kedua sebagai provinsi dengan jumlah penduduk miskin terbanyak di Indonesia pada Maret 2020 lalu. Upaya pengentasan kemiskinan sudah dilakukan, namun masih banyak yang belum tepat sasaran. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan pemodelan klasifikasi status kemiskinan rumah tangga di Jawa Tengah menggunakan metode CHAID dan random forest serta membandingkan kedua metode tersebut. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) 2020 yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) untuk wilayah Provinsi Jawa Tengah. Jumlah rumah tangga miskin jauh lebih sedikit dibandingkan dengan rumah tangga tidak miskin. Oleh karena itu, dilakukan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk menangani data tidak seimbang. Metode random forest menghasilkan performa klasifikasi yang lebih baik dibandingkan metode CHAID dengan nilai akurasi, sensitivitas, spesifisitas dan AUC berturut-turut 93,95%, 98,43%, 89,92%, dan 0,94. Peubah penting yang membangun model random forest adalah peubah luas lantai rumah, umur kepala rumah tangga, bahan bakar memasak, tempat pembuangan akhir tinja dan kepemilikan tempat buang air besar., Central Java was in the second position as the province with the highest number of poor people in Indonesia in March 2020. Poverty alleviation efforts have been carried out, but many are still not on target. The purpose of this study was to model the classification of household poverty status in Central Java using CHAID and random forest methods and compare the two methods. The data used in this study is data from the 2020 National Socioeconomic Survey (SUSENAS) conducted by the Central Bureau of Statistics (BPS) for Central Java. The number of poor households is much less than non-poor households. Therefore, SMOTE was performed to handle unbalanced data. The random forest method produced better classification performance than the CHAID method with accuracy, sensitivity, specificity, and AUC of 93,95%, 98,43%, 89,92%, and 0,94, respectively. The important variables that build the random forest model are the floor area of the house, the age of the head of the household, cooking fuel, the place for the final disposal of feces, and ownership of the place to defecate.
Keyword: CHAID, poverty, random forest, SMOTE

Judul: Metode Ensemble pada Pohon Klasifikasi Tunggal untuk Klasifikasi Status Kemiskinan Rumah Tangga di Provinsi Jawa Barat.
Abstrak: Provinsi Jawa Barat diketahui merupakan provinsi yang memiliki jumlah penduduk terbanyak yaitu 48037.6 jiwa atau sekitar 18.34% dari keseluruhan penduduk di Indonesia. Pada bulan Maret 2018, Provinsi Jawa Barat telah berhasil menurunkan jumlah penduduk miskin sekitar 159 ribu jiwa dan meningkatkan garis kemiskinan sebesar 3.69%. Hal tersebut tidak terlepas dari upaya keras pemerintah untuk menanggulangi kemiskinan melalui berbagai program dan strategi. Penelitian ini mengklasifikasikan status kemiskinan rumah tangga di Provinsi Jawa Barat menggunakan metode ensemble pada pohon klasifikasi tunggal yaitu random forest. Persentase banyaknya rumah tangga tidak miskin sangat besar dibandingkan rumah tangga miskin. Synthetic minority oversampling technique (SMOTE) merupakan salah satu metode untuk menangani data tidak seimbang. Pemodelan random forest dengan SMOTE menghasilkan rata-rata nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas secara berturut-turut 86.07%, 48.59%, dan 88.72%. Sensitivitas setelah dilakukan SMOTE meningkat sedangkan akurasi dan spesifisitas menurun. Meskipun demikian, SMOTE dinilai mampu memprediksi kelas data dengan lebih akurat.
Keyword: ensemble, kemiskinan, klasifikasi, random forest, SMOTE

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: