Judul: Perbandingan Kinerja XGBoost dan CatBoost pada Model Regresi Terdistribusi Lag dalam Meramalkan Produktivitas Kelapa Sawit
Abstrak: Penanganan peubah kategorik merupakan langkah penting dalam pengolahan data yang biasanya dilakukan pada saat pre-processing. Salah satu metode gradient boosting, yaitu Extreme Gradient Boosting (XGBoost), menangani data kategorikal dengan menggunakan one-hot-encoding. Pengkodean peubah kategorik dilakukan dengan cara mengubah setiap nilai kategorik menjadi vektor biner yang panjangnya sama dengan jumlah kategori yang unik. Setiap kategori direpresentasikan secara unik oleh satu vektor biner yaitu 1 pada indeks yang sesuai dengan nilai kategori dan 0 pada indeks lainnya. Di sisi lain, teknik ini menjadi tidak praktis karena dapat menghasilkan fitur yang sangat besar sehingga memengaruhi kinerja dan efisiensi komputasi model. Categorical Boosting (CatBoost) dikembangkan untuk mengatasi kekurangan tersebut. Catboost diduga lebih efisien karena penanganan peubah kategorik dilakukan pada saat pelatihan (training), bukan pada saat pre-processing. Selain itu, dalam menangani peubah kategorik CatBoost tidak membentuk peubah baru melainkan terjadi proses numerisasi berdasarkan proses pembobotan. Penerapan dan evaluasi kinerja CatBoost telah dilakukan dalam berbagai penelitian dengan menggunakan data empiris. Penelitian ini menggunakan pendekatan baru dengan data simulasi yang diperoleh dari hasil pembangkitan data. Data simulasi dibentuk berdasarkan 12 skenario yang melibatkan persentase peubah numerik dengan kategorik, kardinalitas peubah kategorik, dan proporsi level peubah kategorik. Pembangkitan data masing-masing skenario akan menghasilkan 100 dataset yang akan digunakan untuk mempelajari kinerja CatBoost. Evaluasi kinerja model dilakukan dengan membandingkan tiga metrik evaluasi model (RMSE, MAE, dan MAPE) antara model CatBoost dengan XGBoost. Model CatBoost dan XGBoost juga diterapkan pada data empiris berupa data Produktivitas Tandan Buah Segar (TBS) kelapa sawit di bulan Januari 2020 hingga Juni 2023. Unit amatan terkecil yang digunakan dalam penelitian ini adalah blok. Total blok yang diamati sebanyak 1776 blok dengan total luas lahan sebesar 51.943,37 ha. Data empiris ini dipilih karena faktor-faktor yang memengaruhi produktivitas TBS kelapa sawit memiliki jenis data yang beragam, baik numerik maupun kategorik. Total peubah prediktor awal yang digunakan ada sebanyak 20 peubah yang terdiri dari 14 peubah numerik dan 6 peubah kategorik. Penambahan peubah lag juga dilakukan karena beberapa peubah prediktor memiliki dampak yang tak langsung pada produksi TBS kelapa sawit. Peubah-peubah tersebut diantaranya jumlah hari hujan (HH/bulan), curah hujan (mm/hari), lama penyinaran (jam/hari), Suhu (oC), Pupuk NPK (kg/pokok/ha/tahun), pupuk urea (kg/pokok/ha/tahun), pupuk MOP (kg/pokok/ha/tahun), pupuk HGFB (kg/pokok/ha/tahun), pupuk CuSO4 (kg/pokok/ha/tahun), dan pupuk Dolomite (kg/pokok/ha/tahun). Tujuan akhir dari data empiris ini adalah melihat kontribusi peubah prediktor terhadap produktivitas TBS kelapa sawit serta peramalan produktivitas TBS kelapa sawit. Peramalan produktivitas ini dilakukan agar pelaku usaha perkebunan kelapa sawit dapat merencanakan pemeliharaan berkelanjutan, penggunaan pupuk yang optimal, dan pengelolaan alokasi sumber daya lainnya. Hasil studi simulasi menunjukkan bahwa 4 dari 12 skenario menyimpulkan bahwa CatBoost lebih unggul dibandingkan XGBoost. CatBoost cenderung lebih baik ketika peubah kategorik lebih banyak atau sama dengan peubah numerik pada kondisi peubah kategorik memiliki kardinalitas tinggi kecuali pada skenario 12. Ketika persentase peubah numerik dengan kategorik sama dan kondisi peubah kategorik memiliki kardinalitas tinggi serta proporsi level tidak seimbang, evaluasi kinerja model XGBoost lebih baik dibandingkan CatBoost. Kendati demikian, evaluasi kinerja kedua metode tidak berbeda signifikan, sehingga jika dilihat dari sudut pandang efisiensi CatBoost lebih direkomendasikan dibandingkan XGBoost. CatBoost memiliki waktu komputasi lebih cepat dengan selisih waktu komputasi 73
Keyword: catboost, kardinalitas, kelapa sawit, peubah kategorik, peubah numerik, tandan buah segar, xgboost

Judul: Perbandingan Kinerja CatBoost dan Double Random Forest untuk Klasifikasi Multi-kelas Menggunakan Data KBLI
Abstrak: Klasifikasi multi-kelas adalah pemodelan prediktif untuk peubah respon kategori atau kelas dengan kelas lebih dari dua. Untuk menghasilkan prediksi yang baik pada klasifikasi multi-kelas cenderung lebih kompleks dibandingkan pada klasifikasi dua kelas. Salah satu hal yang mempengaruhi sulitnya prediksi adalah pola interaksi yang menjadi semakin rumit antara peubah bebas dan peubah respon seiring dengan penambahan jumlah kelas. Metode ensemble merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan klasifikasi multi-kelas. Dibandingkan menggunakan satu pohon tunggal, metode ensemble bekerja dengan menggabungkan beberapa pohon tunggal untuk melakukan prediksi seperti pada CatBoost dan Double Random Forest (DRF). CatBoost dikembangkan berbasis gradient boosting, dan DRF adalah pengembangan dari Random Forest (RF) yang dapat menghasilkan prediksi yang lebih baik dari RF ketika model yang dihasilkan RF underfit. Penerapan klasifikasi multi-kelas salah satunya adalah untuk klasifikasi industri. Klasifikasi industri dapat diartikan sebagai kaidah atau prinsip untuk mengelompokkan suatu perusahaan berdasarkan kegiatan ekonominya ke dalam kelas tertentu. Badan Pusat Statistik (BPS) menerbitkan Klasifikasi Baku Lapangan Usaha Indonesia (KBLI) sebagai pedoman untuk mengklasifikasikan perusahaan. Pada pedoman KBLI, setiap perusahaan dapat diklasifikasikan ke dalam lima digit angka kelompok KBLI menurut rincian berupa data teks kegiatan utama dan produk utama yang dihasilkan. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari kinerja CatBoost dan DRF pada permasalahan klasifikasi multi-kelas menggunakan data simulasi dan empiris. Kinerja model akan dievaluasi berdasarkan nilai balanced akurasi, false positive rate, presisi makro, F1 makro dan imbalanced accuracy metrics. Pada data simulasi, dibentuk skenario klasifikasi multi-kelas dengan peubah respon sebanyak 27 kelas, fitur atau peubah bebas sebanyak 300, dan total data sebanyak 800. Proporsi jumlah data per-kelas pada data simulasi dibuat mendekati data empiris yang dibagi menjadi lima tingkat yaitu 1%, 5%, 6%, 10%, dan 30% dari total data. Terdapat tiga skenario pada data simulasi berdasarkan jarak antar kelas: dekat, sedang, dan jauh. RF juga dapat menghasilkan model yang underfit pada data simulasi skenario jarak dekat dan sedang. Pembentukan data yang underfit pada RF tersebut dilakukan berdasarkan hasil trial dan error tanpa pengaturan parameter tertentu. Pembangkitan data pada masing-masing skenario akan menghasilkan 100 data. Model CatBoost dan DRF juga diterapkan pada data empiris menggunakan data KBLI 2015. Data KBLI yang digunakan bersumber dari hasil listing sensus ekonomi 2016 dan berfokus pada kategori I yaitu penyediaan akomodasi dan penyediaan makan minum. Peubah respon pada data empiris adalah sebanyak 26 kelas berdasarkan kelompok KBLI lima digit. Rincian yang digunakan untuk membentuk peubah bebas adalah rincian teks deskripsi kegiatan utama dan produk utama perusahaan. Ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF digunakan pada kedua rincian tersebut untuk mentransformasi data teks menjadi data numerik supaya dapat diolah pada model. Hasil ekstraksi fitur adalah kolom-kolom berupa kata-kata unik dari seluruh deskripsi kegiatan utama dan produk utama pada perusahaan. Pada data empiris terdapat rasio ketidakseimbangan data sebesar 78, sehingga dilakukan penyeimbangan data menggunakan SMOTE. Terdapat dua model yang dibentuk pada data empiris, yaitu model tanpa SMOTE dan model dengan SMOTE. Penelitian ini juga melakukan interpretasi hasil model CatBoost menggunakan LIME. LIME merupakan metode yang dapat menjelaskan fitur yang berkontribusi dalam melakukan prediksi dari data individu. Berdasarkan beberapa data individu yang digunakan untuk interpretasi, LIME menjelaskan fitur-fitur yang menjadi pembeda atau
Keyword: catboost, double random forest, kbli, klasifikasi multi-kelas

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: