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: Identifikasi Peubah-peubah Seleksi yang Memengaruhi Prestasi Mahasiswa Sarjana Angkatan 2023 IPB University Menggunakan Extra-Trees
Abstrak: Transisi Seleksi Nasional Berbasis Prestasi (SNBP) oleh Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan memicu penyesuaian internal di IPB University. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) merupakan metrik untuk mengukur prestasi mahasiswa. IPK dapat dipengaruhi oleh faktor multidimensional seperti aspek akademik dan latar belakang mahasiswa yang pada umumnya jenis datanya campuran antara kategorik dan numerik. Peubah-peubah seleksi SNBP yang jenis datanya campuran diduga memengaruhi IPK mahasiswa. Data IPK mahasiswa pada umumnya merupakan data tidak seimbang. Supervised machine learning seperti Extra-Trees memiliki kemampuan untuk mengklasifikasikan berbagai jenis data, salah satunya data seleksi SNBP tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi peubah-peubah yang memengaruhi IPK mahasiswa di IPB University berdasarkan peubah-peubah seleksi SNBP 2023 menggunakan Extra- Trees. Data dibagi menjadi empat kelas IPK kemudian dipartisi menjadi data uji dan data latih dengan empat skema berbeda. Setiap data latih diseimbangkan dengan ADASYN dan tidak diseimbangkan, sehingga menghasilkan delapan set data. Model Extra-Trees dibangun dengan data latih menggunakan GridSearchCV untuk menentukan kombinasi hyperparameter terbaik. Model Extra-Trees pada data uji secara konsisten memiliki kinerja yang baik dalam memprediksi IPK mahasiswa dengan akurasi tertinggi mencapai 68,62% pada model tanpa proses ADASYN dengan skema partisi 70% data latih dan 30% data uji. Interpretasi Shapley Additive exPlanation (SHAP) pada model terbaik menunjukkan bahwa peubah paling berpengaruh terhadap IPK adalah program studi pilihan pertama mahasiswa saat mendaftar SNBP. Selain itu, prestasi, asal daerah, dan nilai mahasiswa semasa SMA juga termasuk peubah-peubah yang berpengaruh terhadap IPK., Transition to the Achievement-Based National Selection by the Ministry of Education and Culture has prompted internal adjustments at IPB University. Grade Point Average (GPA), a key metric for assessing student achievement, can be influenced by multidimensional factors, including academic aspects and student background, which encompass both categorical and numerical data types. It is hypothesized that SNBP selection variables, characterized by mixed data types, impact student GPA. Notably, student GPA data tends to be unbalanced. Supervised machine learning algorithms, such as Extra-Trees, are proficient in classifying diverse data types, including SNBP selection data. This study aims to identify variables influencing student GPA at IPB University based on the 2023 SNBP selection variables using the Extra-Trees algorithm. The data were categorized into four GPA classes and partitioned into training and test sets using four distinct schemes. Each training dataset was balanced using ADASYN and left unbalanced, resulting in eight distinct datasets. The Extra-Trees models were constructed using GridSearchCV to optimize hyperparameter combinations. The Extra-Trees model consistently demonstrated robust performance in predicting student GPA on the test data, achieving the highest accuracy of 68.62% in the model without the ADASYN process under a partition scheme of 70% training data and 30% test data. Shapley Additive exPlanation (SHAP) analysis of the best model revealed that the most influential variable on GPA was the student's first-choice study program during SNBP registration. Additionally, academic achievements, regional origin, and high school grades were identified as significant variables influencing GPA.
Keyword: extra-trees classifier, indeks prestasi kumulatif, klasifikasi multikelas, shaley additive explanation

Judul: Sintesis dan Pencirian Natrium Titanat (Na2Ti2O4(OH)2) Berbahan Dasar Titanium Dioksida
Abstrak: TiO2 can be utilized as basic material for synthesis of sodium titanate (Na2Ti2O4(OH)2). This research was purposed to synthesize and characterize sodium titanate from TiO2 rutile powder as a basic material. Sodium titanate was synthesized by hydrothermal process at temperature 130 °C by mixing TiO2 rutile powder with 5 M and 10 M NaOH solution, then each was calcinated at temperature 700 °C. The energy dispersive X-ray analysis showed that sodium titanate has been successfully synthesized. This result was also supported by functional group analysis with Fourier transform infrared (FTIR) spectrofotometer showing the existence of Ti-O-Na vibration band at 989.42 cm-1. The formation of sodium titanate was depend on the reaction condition such as temperature, reaction time, and NaOH concentration. Scanning electron microscope image indicated that sodium titanate synthesized at 130 °C in 20 hours reaction time with 10 M NaOH had crystal size of 99.37 nm.
Keyword: