Judul: Evaluasi Kinerja Super Learner pada Data Tidak Seimbang dan Berbagai Tingkat Kerumitan Data
Abstrak: Super learner merupakan model klasifikasi yang menggunakan teknik ensemble dan teknik cross validation dalam proses pemodelannya. Penggunaan dua teknik tersebut dipandang baik dalam menghasilkan model prediksi, sehingga dapat dikatakan bahwa super learner merupakan model klasifikasi yang mempunyai tingkat ketepatan prediksi yang baik. Kebaikan model klasifikasi tentu dipengaruhi oleh karakteristik data yang ingin dimodelkan. Karakteristik data dapat dikelompokkan berdasarkan beberapa ukuran. Ukuran yang dimaksud adalah ukuran kerumitan yang didasarkan oleh pengukuran kerumitan pada peubah respon, peubah prediktor, maupun keduanya. Salah satu karakteristik data yang sering kali dijadikan perhatian dalam pemodelan klasifikasi adalah ketidakseimbangan kelas pada peubah respon. Ukuran ketidakseimbangan kelas sangat mempengaruhi kebaikan model klasifikasi. Hal ini dikarenakan algortima model-model klasifikasi dapat menghasilkan model yang baik ketika dihadapkan pada data dengan kelas yang cenderung seimbang. Data dengan kelas yang tidak seimbang mempunyai dua kelompok kelas respon, yakni kelompok kelas mayoritas dan kelompok kelas minoritas. Model-model klasifikasi sering kali mengalami kesulitan dalam memprediksi dengan tepat kelompok kelas minoritas, sehingga data dengan ukuran kerumitan ketidakseimbangan kelas yang ekstrim membutuhkan model atau penanganan yang sesuai. Selain ukuran ketidakseimbangan kelas pada peubah respon, terdapat lima ukuran kerumitan lainnya yang menjadi perhatian dalam penelitian ini, diantaranya feature based-measures, measures of linearity, neighbourhood measures, network measures, dan dimensionality measures. Keenam jenis ukuran kerumitan tersebut diteliti pengaruhnya terhadap model klasifikasi super learner yang dipandang mempunyai kemampuan yang baik dalam menghasilkan model prediksi. Data yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari tujuh data yang kemudian dilakukan pengubahan proporsi kelas menjadi 70:30, 20, dan 90:10. Pengubahan ini dimaksudkan untuk melihat kemampuan dari model super learner pada berbagai tingkat ketidakseimbangan data. Berdasarkan ukuran kebaikan model akurasi, sensitivitas, spesifisitas, dan akurasi seimbang, model super learner mengalami penurunan kemampuan pada setiap kenaikan tingkat ketidakseimbangan kelas. Penurunan ukuran kebaikan model yang nyata terlihat pada pengubahan proporsi dari 70:30 menjadi 80:20 dan 10, sehingga dapat dikatakan bahwa model super learner belum mampu menghasilkan model prediksi yang tepat pada data dengan tingkat ketidakseimbangan kelas yang ekstrim. Hubungan keenam ukuran kerumitan dengan ukuran kebaikan model akurasi seimbang diukur dengan menggunakan nilai korelasi Pearson. Berdasarkan nilai korelasi Pearson, terdapat dua jenis hubungan, yakni hubungan yang searah dan hubungan yang tidak searah. Hubungan searah yang nyata ditunjukkan oleh ukuran kerumitan entropy of class proportions (C1), score (Hubs), non-linearity of the nearest neighbor classifier (N4), average number of features per dimension (T2), dan collective feature efficiency (F4), AN Tid SAR ens tekn dik ting dik uku peu dija pad klas men cen kelo min mem keru pen resp pen neig Kee klas men tuju 80:2 mo aku seti mo 90: men keti den kor yak yan hub num sedangkan hubungan yang tidak searah yang nyata ditunjukkan oleh ukuran kerumitan ratio of intra/extra class nearest neighbor distance (N2), maximum Fisher’s discriminant ratio (F1), clustering coefficient (ClsCoef), imbalance ratio (C2), ratio of the PCA dimension to the original dimension (T4), non-linearity of a linear classifier (L3), fraction of hyperspheres covering data (T1), dan maximum individual feature efficiency (F3).
Keyword: balanced accuracy, complexity measure, super learner

Judul: Study of Unbalanced Data Handling Methods in Multiclass Classification
Abstrak: Metode penyeimbangan data pada kasus multi kelas terus berkembang seiring dengan pentingnya kondisi data yang seimbang untuk analisis klasifikasi. Semakin besar perbedaan proporsi suatu kelas terhadap kelas lainnya, semakin besar pula kemungkinan menurunnya kinerja klasifikasi. Tiga pendekatan penanganan data tak seimbang secara garis besar, yaitu pendekatan tingkat data, pendekatan tingkat algoritma dan pendekatan gabungan (hybrid). Pendekatan tingkat data yang sering digunakan yaitu Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE), Adaptive Synthetic (ADASYN), dan SMOTE and Cluster-based Undersampling Technique (SCUT). Selain itu, untuk meningkatkan kinerja hasil klasifikasi juga digunakan metode ensemble. Penelitian ini bertujuan mengkaji kinerja SMOTE, ADASYN, dan SCUT yang dikombinasikan dengan random forest, adaboost, decision tree, dan metode stacking dalam menyeimbangkan data dan meningkatkan kinerja klasifikasi, khususnya sensitivitas kelas minoritas. Penelitian ini menggunakan lima gugus data yang bersumber dari UCI Machine Learning Repository yaitu data balance-scale, red wine quality, internet firewall, ecoli, dan glass. Selain itu, kajian juga menggunakan data riil Indonesia, yaitu data kemiskinan pada tahun 2020 yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS). Keenam data tersebut memiliki jumlah amatan, peubah, dan kelas yang beragam. Data penelitian juga memiliki beberapa kriteria seperti berikut: (1) Proporsi kelas yang tidak seimbang, (2) Besarnya jumlah amatan, (3) Tumpang tindih (overlapping) antarkelas, dan (4) Subkonsep dalam kelas. Keenam gugus data yang digunakan dapat memiliki seluruh atau sebagian kriteria ketakseimbangan data. Pemodelan dilakukan pada data latih. Metode penanganan ketakseimbangan data yang diterapkan yaitu SMOTE, ADASYN, dan SCUT. Kemudian proses klasifikasi diterapkan pada data asli (data tak seimbang) dan data yang telah diseimbangkan dengan tiga metode tersebut. Pengklasifikasi yang digunakan adalah random forest, adaboost, decision tree, dan metode stacking. Pengklasifikasi dasar pada metode stacking yang digunakan adalah random forest, adaboost, dan decision tree serta menggunakan meta learner regresi logistik. Hasil klasifikasi dievaluasi dengan cara membandingkan kombinasi-kombinasi metode yang terbentuk berdasarkan akurasi, sensitivitas, dan F1-score. Selain itu, analisis perbandingan menggunakan uji Friedman dan Nemenyi post hoc untuk menentukan kombinasi metode penanganan data tak seimbang yang signifikan dalam meningkatkan akurasi, sensitivitas, dan F1-score. Kemudian, hasil uji perbandingan di sajikan melalui diagram Demsar. Kondisi ketakseimbangan data dibagi menjadi tiga kondisi, yaitu: (1) Ketakseimbangan data sangat ekstrem yang terjadi pada data red wine quality, internet firewall, ecoli, dan glass, (2) Ketakseimbangan data sedikit ekstrem yang terjadi pada data balance-scale, dan (3) Ketakseimbangan data tidak ekstrem yang terjadi pada data kemiskinan. Kriteria data lain yang dieksplorasi yaitu kondisi overlapping. Beberapa kondisi tersebut yang mungkin terjadi di antaranya, (1) Posisi terpisah yang terjadi pada data balance-scale, (2) Posisi beririsan yang terjadi pada data ecoli, dan (3) Posisi menumpuk yang terjadi pada data red wine quality, internet firewall, glass, dan kemiskinan. Metode SMOTE, ADASYN, dan SCUT secara umum dapat menyeimbangkan kelas sehingga proporsi kelas menjadi merata pada semua gugus data. Namun demikian, fungsi SCUT pada package scutr mengalami error saat mengolah data ecoli karena metode tersebut tidak mampu bekerja pada data dengan anggota kelas kurang dari 5 amatan. Oleh sebab itu, amatan pada ketiga kelas dihapus sehingga data ecoli terdiri atas 5 kelas sisanya. Secara umum, akurasi prediksi yang diperoleh dari keseluruhan data cukup bagus, khususnya yang menggunakan metode stacking sebagai pengklasifikasinya. Penggunaan metode penanganan
Keyword: ensemble, multiclass, unbalanced data

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: