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 Pengaruh Metode Penarikan Contoh dan Algoritma Klasifikasi Pembelajaran Mesin terhadap Artikel Berita
Abstrak: Peringkasan teks adalah teknik untuk memperpendek dokumen teks yang panjang dari berbagai sumber teks seperti blog, makalah penelitian, artikel berita, dan email. Peringkasan teks dapat dilakukan dengan dua pendekatan yaitu pendekatan ekstraktif dan abstraktif. Pendekatan ekstraktif menggunakan pendekatan statistik (selection based) dengan memilih dan menyalin kalimat penting untuk membuat ringkasan, sedangkan metode abstraktif menggunakan pendekatan pengetahuan (knowledge based) dengan mengambil ide utama dari dokumen asal dan kemudian membuat ringkasan dengan kalimat baru. Pendekatan ekstraktif menganggap peringkasan teks sebagai masalah klasifikasi dimana tiap kalimat diberi bobot dan diklasifikasikan masuk atau tidak ke dalam ringkasan. Tantangan dalam peringkasan teks ekstraktif saat ini yaitu pemilihan serta kombinasi fitur dan penentuan teknik peringkasan untuk mendapatkan ringkasan yang lebih baik. Fitur adalah karakteristik atau indikator dari kalimat yang diekstrak untuk menghasilkan ringkasan. Teknik atau pendekatan yang banyak digunakan dan dapat dipadukan adalah pendekatan statistik dan pembelajaran mesin. Penggunaan algoritma klasifikasi pembelajaran mesin terutama menggunakan data yang besar tentunya memerlukan waktu dan sumber daya yang besar. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk efisiensi proses serta mempermudah proses selanjutnya adalah dengan melakukan reduksi data. Reduksi data dapat dilakukan dengan reduksi dimensi, pemilihan fitur, kompresi data, dan sebagainya. Penarikan contoh yang merupakan suatu teknik untuk memilih sebagian data representatif dari keseluruhan set data merupakan salah satu metode yang data digunakan untuk reduksi data yang diharapkan dapat memberikan hasil yang memuaskan dengan set data yang lebih kecil. Terkait latar belakang yang telah dipaparkan, penelitian ini berfokus untuk mengkaji pengaruh proporsi data contoh, metode penarikan contoh, serta algoritma klasifikasi pembelajaran mesin dalam peringkasan artikel berita berbahasa Indonesia. Data yang digunakan adalah set data IndoSum yang berisi kumpulan artikel berita berbahasa Indonesia dengan metode penarikan contoh yang dibandingkan yaitu penarikan contoh acak bertingkat secara sederhana dan sistematik pada tujuh proporsi data contoh untuk dilihat pengaruhnya terhadap model peringkasan. Algoritma klasifikasi pembelajaran mesin Extremely Randomized Tree (Extra Tree) dan eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) digunakan dan diperbandingkan kinerjanya dalam peringkasan teks dengan ukuran kebaikan model yang digunakan adalah nilai F1-Score. Selanjutnya, dari model yang dihasilkan juga dikaji fitur yang penting dengan menggunakan metode Permutation Feature Importance (PFI) dan SHapley Additive ExPlanations (SHAP) untuk mengetahui karakteristik kalimat yang mencirikan kalimat tersebut sebagai kalimat penting yang masuk ke dalam ringkasan. Uji sidik ragam berdasarkan rancangan faktorial tiga faktor dalam rancangan acak kelompok lengkap digunakan untuk menganalisis nilai kebaikan model F1-Score. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa interaksi tiga faktor yang tidak signifikan mengindikasikan bahwa terdapat perbedaan pengaruh antara ketiga faktor terhadap F1-Score, namun pengaruh tersebut tidak bergantung dari interaksi taraf-taraf ketiga faktor. Pengaruh kelompok yaitu sumber berita, proporsi data contoh dan algoritma klasifikasi sebagai faktor utama, serta interaksi dua faktor signifikan pada alpha = 5%. Hasil uji lanjut tukey pada interaksi dua faktor menunjukkan bahwa algoritma Extra Tree memiliki kinerja lebih baik dibandingkan XGBoost pada kedua metode penarikan contoh yang digunakan. Begitu juga jika dilihat interaksinya dengan faktor proporsi data contoh, Extra Tree menghasilkan nilai F1-Score yang lebih tinggi daripada XGBoost pada semua proporsi data contoh dan memiliki perbedaan rata-rata yang signifikan pada proporsi data contoh diatas 1%. Selanjutnya, pola yang dihasilkan pada model Extra Tree menunjukkan bahwa
Keyword: Klasifikasi, Rancangan Faktorial, Peringkasan, Extra Tree, XGBoost

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: