Judul: Identification of Household Characteristics of Social Assistance Recipients Using the Feature Importance Model Based on Classification Tree
Abstrak: Salah satu cara yang dilakukan pemerintah dalam menekan kemiskinan adalah pemberian program perlindungan sosial yang ditujukan kepada rumah tangga yang membutuhkan. Menurut Permensos No.3 Tahun 2021, penerima program perlindungan sosial diatur dalam Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) yang berisi data pemerlu pelayanan kesejahteraan sosial, penerima bantuan dan pemberdayaan sosial, serta potensi dan sumber kesejahteraan sosial. Target penerima bantuan erat kaitannya dengan kemiskinan. Badan Pusat Statistik mengukur kemiskinan dengan menggunakan konsep pemenuhan kebutuhan dasar baik makanan maupun non makanan dari sisi pengeluaran. Penelitian ini dilakukan untuk (i) menyusun model klasifikasi optimal status rumah tangga penerimaan bantuan sosial, (ii) memperoleh peubah-peubah penting status rumah tangga penerimaan bantuan sosial, (iii) mengidentifikasi karakteristik rumah tangga penerima bantuan sosial dari pemerintah. Model klasifikasi dengan teknik random forest dibentuk tanpa penanganan ketidakseimbangan kelas data dan dengan penanganan ketidakseimbangan data, kemudian dibandingkan kinerja modelnya. Penanganan ketidakseimbangan data dilakukan dengan menggunakan teknik Synthetic Minority Oversampling Techinique (SMOTE) pada data latih. Hasil klasifikasi status rumah tangga penerimaan bantuan sosial dengan menggunakan random forest dengan SMOTE memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan model random forest tanpa SMOTE. Hasil dari Permutation Feature Importance adalah peubah pengeluaran per kapita, pendidikan kepala rumah tangga, usia kepala rumah tangga, sumber air minum, luas lantai, pengeluaran total, jumlah anggota rumah tangga dan status daerah merupakan peubah penting. Peubah penting hasil dari SHAP (Shapley Additive Explanations) adalah pendidikan kepala rumah tangga, pengeluaran per kapita, jenis dinding, kepemilikan AC, sumber air minum, usia kepala rumah tangga, luas lantai dan jumlah anggota rumah tangga. Peubah penting hasil dari Permutation Feature Importance dan SHAP yang konsisten berada pada peringkat teratas, dan memiliki perbedaan skor/peringkat terkecil dari kedua metode dijadikan sebagai peubah penting yang terpenting. Peubah tersebut adalah pengeluaran per kapita, pendidikan kepala rumah tangga, usia kepala rumah tangga, sumber air minum, luas lantai dan jumlah anggota rumah tangga. Pohon klasifikasi menunjukkan karakteristik rumah tangga penerima bantuan sosial yaitu pendidikan kepala rumah tangga adalah maksimal SD/sederajat, sumber air minumnya sumur terlindung/tak terlindung, mata air terlindung/tak terlindung, air permukaan (sungai/danau/waduk/kolam/irigasi, air hujan) dan leding, pengeluaran per kapita di bawah rata-rata pengeluaran per kapita Provinsi Banten tahun 2021, jumlah tanggungan besar yaitu anggota rumah tangga lebih dari empat orang, usia kepala rumah tangga antara 45 – 59 tahun, dan luas lantai rumah termasuk tidak layak huni., One way the government reduces poverty is to provide social protection programs for needy households. According to the Minister of Social Affairs Regulation No. 3 of 2021, recipients of social protection programs are regulated in the Integrated Social Welfare Data (ISWD). ISWD contains data on the need for social welfare services, recipients of social assistance and empowerment, and potential sources of social welfare. Target recipients of the program are closely related to poverty. Statistics Indonesia measures poverty by basic needs approach, both food and non-food from the expenditure side. This study was conducted to (i) develop an optimal classification model for the status of households receiving social assistance, (ii) to obtain important variables for the status of households receiving assistance, and (iii) to identify the characteristics of households receiving social assistance from the government based on their homes.
Keyword: bantuan sosial, PFI, random forest, SHAP, SMOTE

Judul: Variable Importance Analysis Based on The Extra-Trees Model for Identification of The Characterizing Variables of Food-Insecure Households in West Java
Abstrak: Sekitar 2,3 miliar orang di dunia mengalami kerawanan pangan. Kerawanan pangan dapat memiliki konsekuensi serius bagi kesehatan dan kesejahteraan. Pengentasan kerawanan pangan menjadi salah satu isu krusial dalam mewujudkan tujuan kedua pembangunan berkelanjutan, yaitu tanpa kelaparan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi peubah penting yang mencirikan kerawanan pangan rumah tangga di Jawa Barat. Penelitian akan dibagi menjadi dua subpopulasi yaitu rumah tangga perdesan dan perkotaan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Survei Sosial Ekonomi Nasional tahun 2021. Algoritma yang digunakan untuk melakukan pemodelan klasifikasi kejadian rawan pangan adalah Extremely Randomized Trees (Extra-Trees) dengan penanganan data tidak seimbang menggunakan oversampling ADASYN dan pembobotan kelas peubah respon. Peubah penting yang mencirikan kerawanan pangan diidentifikasi menggunakan SHapley Additive exPlanations (SHAP). Model dengan penanganan menggunakan pembobotan kelas menghasilkan kinerja yang lebih baik dibanding tanpa penanganan dan dengan penanganan ketidakseimbangan data menggunakan ADASYN. Hasil evaluasi menunjukan balanced accuracy model perdesaan sebesar 60,76% dan model perkotaan sebesar 64,08%. Jenis lantai, kepemilikan aset tanah, Bantuan Pangan Non-Tunai (BPNT), bantuan Pemda, jenis dinding, banyaknya penabung, pendidikan KRT, Penerima Bantuan Iuran (PBI) BPJS, bahan bakar masak, dan jenis kelamin KRT merupakan peubah penting yang mencirikan kejadian rumah tangga rawan pangan perdesaan. Banyaknya penabung, PBI BPJS, kepemilikan aset tanah, jenis lantai, pendidikan KRT, BPNT, bantuan Pemda, Program Keluarga Harapan (PKH), sanitasi layak, dan jumlah perokok merupakan peubah penting yang mencirikan kejadian rumah tangga rawan pangan perkotaan., Approximately 2,3 billion people in the world have experienced food insecurity. Food insecurity can have serious consequences for health and well-being. Alleviation of food insecurity is one of the crucial issues in realizing the second goal of the Sustainable Development Goals, zero hunger. This study aims to identify important variables that characterize household food insecurity in West Java Province. This study will be divided into two subpopulations, rural and urban households. The data used in this study is the 2021 National Social and Economic Survey. The algorithm used to classify the incidence of household food insecurity is Extremely Randomized Trees (Extra-Trees) with imbalanced data handling using ADASYN and class weight of response variables. Important variables that characterize food insecurity are identified using SHapley Additive exPlanations (SHAP). Models that handle by using class weights produce better performance than without handling imbalanced data and with handling by using ADASYN. The evaluation results show that the balanced accuracy of the rural model is 60,76%, and the urban model is 64,08%. Floor type, land assets ownership, Non-Cash Food Assistance (BPNT), local government assistance, wall type, number of savers, education of household head, Premium Assistance Beneficiaries (PBI) BPJS, cooking fuel, and gender of household head are important variables that characterize the incidence of food insecurity in rural households. The number of savers, PBI BPJS, land assets ownership, floor type, education of household head, BPNT, local government assistance, Keluarga Harapan Program (PKH), decent sanitation, and number of smokers are important variables that characterize food insecurity in urban households.
Keyword: Extra-Trees, food insecurity, imbalanced data, SHAP, West Java

Judul: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia