Judul: Kajian Analisis Klasifikasi Ensemble dengan Pendekatan Riam (Cascade).
Abstrak: Salah satu cara yang dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi pada pemodelan klasifikasi adalah menggabungkan prediksi dari beberapa model dasar. Beberapa metode yang dapat dilakukan untuk menggabungkan prediksi model diantaranya voting, model averaging, stacking, dan riam (cascade). Dari keempat metode tersebut, kajian metode riam masih sedikit dilakukan. Metode riam menggabungkan beberapa prediksi model dasar secara bertahap. Pada setiap tahap, prediksi peluang dari model dasar dimasukkan ke dalam data. Data kemudian dimodelkan dengan algoritma model akhir. Penerapan metode riam dapat dilakukan secara global ataupun lokal. Secara global, peluang model dasar dimasukkan secara bertahap pada data dan dilakukan prediksi dengan model akhir yang ditentukan. Penerapan secara lokal, dapat dilakukan dengan algoritma pohon klasifikasi. Peluang model dasar dimasukkan setiap algoritma akan melakukan split. Kajian pada penelitian ini dibatasi pada metode riam lokal. Algoritma model akhir yang digunakan adalah pohon klasifikasi (CART), dengan kombinasi algoritma model dasar regresi logistik, diskriminan linier, neural networks, linear support vector machine, bagging, boosting, dan random forest. Untuk setiap kombinasi dipilih dua algoritma model dasar, sehingga akan dicobakan 21 kombinasi. 11 gugus data dengan respon biner digunakan untuk mengevaluasi kebaikan metode riam. Perbandingan akurasi dilakukan dengan penelitian yang dipublikasi tahun 1996 hingga 2009. Hasil penelitian menunjukkan tidak ada pengaruh pemilihan algoritma model dasar pada metode riam. Pengaruh struktur data terlihat bahwa metode riam baik untuk gugus data dengan peubah prediktor kategorik. Walaupun demikian, tidak terlihat perbaikan akurasi pada gugus data dengan jenis peubah prediktor kategorik. Perbaikan akurasi terlihat lebih stabil pada gugus data dengan prediktor numerik.
Keyword: ensemble learning, pemodelan klasifikasi, riam

Judul: Kajian Metode Ensemble  dengan Pendekatan Riam (Cascade) pada Kelas Tak Seimbang untuk Pendeteksian Faktor Risiko Stroke
Abstrak: Prevalensi penyakit stroke di Indonesia terus mengalami peningkatan. Salah satu survei di Indonesia yang memuat informasi mengenai kondisi kesehatan masyarakat Indonesia adalah Indonesian Family Life Survey (IFLS). Data responden dengan penyakit stroke pada IFLS5 menunjukan data yang tidak seimbang, dengan imbalance ratio sebesar 99:1. Tingkat ketidakseimbangan ini termasuk ekstrem maka penelitian ini bertujuan mengatasi masalah tersebut dengan metode SMOTE, SMOTE-Tomek Link, dan SMOTE-ENN, kemudian dataset yang sudah seimbang diklasifikasi menggunakan kombinasi metode ensemble dengan pendekatan metode riam, serta mengidentifikasi peubah penting untuk meningkatkan pendeteksian risiko stroke. Hasil penelitian menunjukkan setelah data latih diseimbangkan responden stroke masih sulit diklasifikasikan, hal tersebut dapat terjadi karena jumlah data sebelum dan sesudah penyeimbangan cukup banyak sehingga membuat plot kelas mayor dan minor saling tumpang tindih. Sehingga solusi untuk menangani hal ini yaitu dilakukan penanganan ketidakseimbangan pada data latih menggunakan SMOTE dengan berbagai persentase yang berbeda yaitu 100%, 75%, 50%, 25%, dan 5%. Persentase terbaik ketika metode ensemble diterapkan pada 5% dari data latih yang diseimbangkan dengan metode SMOTE-ENN. Sehingga model yang dibangun hanya mengambil 5% dari data latih untuk mengklasifikasi responden stroke dan tidak stroke pada data uji. Hasil kinerja metode ensemble dengan metode riam meningkatkan nilai sensitivitas dan balanced accuracy. Hal ini berarti metode riam cukup efektif dalam mengklasifikasikan responden yang stroke. Random forest dan regresi logistik merupakan kombinasi model yang menghasilkan performa terbaik, dengan pohon klasifikasi sebagai model akhir. Peubah penting yang diperoleh dari kombinasi ini adalah penambahan peluang dari regresi logistik, random forest, riwayat penyakit hipertensi, usia, dan aktivitas fisik.
Keyword: Ensemble, IFLS, Kelas tak seimbang, Riam, Stroke

Judul: Photosensor producing based on ferroelectric material of Ba0,5Sr0,5TiO3 doped by Ferrium Oxide (Fe2O3) on a P-Type Silicon Substate Si (100) applied as a digital camera with a single pixel image sensor
Abstrak: Thin film Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) doped with Fe2O3 was grown on p-type silicon substrate (100) using chemical solution deposition (CSD). It used the solvent 2-methoxyethanol with annealing temperature of 850°C and the doping treatment Fe2O3 of 2.5, 5, 7.5, 10 % of the mass formed BST. Pure BST had the highest absorption of 600 nm of light wavelength. Additions Fe2O3 moves highest absorption in the range of 560 nm. Fe2O3 addition was strengthening thin film sensitivity to the effects of light. In general, doping Fe2O3 10% was result the best absorbance and current-voltage of BST thin film. Electrical properties of thin films BST include dielectric, photoconductivity, and dissipation energy. Based on the current-voltage (I-V) analysis, pure BST and doped BST showed photodiode properties. Dielectric values obtained in the range from 23.32 to 243. Based on electrical conductivity data and energy dissipation, BST thin films have shown photodiode characteristics and are therefore suitable as light sensors. The image sensor in a digital camera is also a light sensor. This BST thin film has been scientifically proven to be a light sensor and also it can be applied as an image sensor. This is a novelty image sensor based on thin film Ba0.5Sr0.5TiO3.
Keyword: barium strontium titanate, thin film, photodiode, image sensor, digital camera