Judul: Interpretability of Random Forest and Double Random  Forest Models for Predicting the Heart Disease Status and the Working Poor
Abstrak: Random Forest (RF) merupakan salah satu model yang umum digunakan dalam analisis klasifikasi. RF mampu mengatasi kelemahan model pohon keputusan tunggal dengan menggunakan pengacakan dalam pembentukan pohon-pohon keputusan yang menghasilkan prediksi yang akurat. Di sisi lain, RF memiliki kelemahan saat menghasilkan pohon yang ukurannya tidak cukup besar dengan parameter nodesize terkecil yang dianggap sebagai model yang underfit. Double Random Forest (DRF) dikembangkan untuk mengatasi kekurangan tersebut dan terbukti unggul dalam menangani model yang underfit yang dihasilkan oleh RF. Model pohon gabungan seperti RF dan DRF sulit diinterpretasikan karena kompleksitasnya. Penggunaan metode interpretasi model seperti pendekatan aturan asosiasi, membantu dalam menjelaskan hubungan peubah yang terdapat dalam model pohon gabungan. Aturan asosiasi mampu menjelaskan struktur model dengan mengekstrak aturan dari setiap pohon keputusan yang terbentuk dalam model pohon gabungan. Aturan-aturan ini membantu menggambarkan hubungan antara peubah penjelas dan peubah respon dalam bentuk ”jika-maka”. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan interpretabilitas model RF dan DRF menggunakan aturan asosiasi. Data simulasi digunakan untuk mengevaluasi kinerja model RF dan DRF dari aspek interpretabilitas model. Data simulasi dibuat dengan memperhitungkan kondisi data yang tidak underfit dan data yang underfit, dengan melibatkan dua kelas pada peubah respon (Y) dan empat peubah penjelas (X1,X2,X3,X4). Peubah X1 merupakan data kontinu, sedangkan peubah X2, X3, dan X4 adalah peubah skala nominal. Peubah X2, X3, dan X4 diubah menjadi peubah dummy untuk menganalisis pengaruh masing-masing kategori dalam peubah tersebut. Peubah dummy tersebut diberikan koefisien yang dapat mencerminkan pengaruh dari setiap kategori terhadap kelas Y=1. Data yang tidak underfit dan data yang underfit dibangkitkan berdasarkan trial dan error. Data yang underfit merupakan hasil dari pemodelan RF ketika nilai akurasi uji relatif kurang dari 1. Penelitian ini juga menerapkan metode interpretasi model pada data empiris menggunakan data pasien penyakit jantung dan data pekerja miskin. Data pasien penyakit jantung bersumber dari UCI. Peubah respon yang digunakan terdiri dari pasien penyakit jantung dan tidak memiliki penyakit jantung. Sementara itu, data pekerja miskin bersumber dari hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional 2022 di Provinsi DI Yogyakarta dan DKI Jakarta. Peubah respon yang digunakan terdiri dari 2 kelas yaitu pekerja miskin dan pekerja tidak miskin. Pembentukan model dilakukan setelah mengidentifikasi kemungkinan terjadinya RF menghasilkan model yang underfit pada data ini. Penerapan metode ekstraksi aturan dari model menghasilkan aturan-aturan yang dapat menjelaskan kombinasi peubah untuk memprediksi status pasien penyakit jantung dan pekerja miskin. Hasil kajian simulasi dengan pengaturan data simulasi yang tidak underfit tidak menunjukkan adanya perbedaan kinerja prediksi antara RF dan DRF. Sementara itu, prediksi model DRF lebih baik daripada RF yang ditunjukkan oleh nilai akurasi dan AUC yang tinggi dan signifikan pada data simulasi yang underfit. Ekstraksi aturan dari pohon keputusan yang terbentuk dalam RF dan DRF menunjukkan adanya perbedaan signifikan pada data yang tidak underfit dan data yang underfit. Sebagian besar nilai confidence tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan antara aturan yang terbentuk dari RF dan DRF. Sementara itu, nilai support menunjukkan bahwa aturan-aturan yang dihasilkan dari DRF memiliki support yang lebih tinggi daripada RF pada data yang tidak underfit dan data yang underfit. Hasil ini mengindikasikan bahwa aturan-aturan yang berasal dari DRF lebih sering muncul dalam pohon yang terbentuk
Keyword: association rules, double random forest, extraction rule, working poor

Judul: PERFORMANCE OF TREE-BASED ENSEMBLE MODELS ON DIABETIC RETINOPATHY DISEASE CLASSIFICATION
Abstrak: Klasifikasi adalah tahap dalam proses identifikasi model yang memisahkan data ke dalam kelas-kelas. Salah satu model klasifikasi yang umum digunakan adalah Pohon Klasifikasi. Meski mudah digunakan, Pohon Klasifikasi rentan terhadap perubahan data latih yang dapat mengganggu stabilitas model. Ini bisa diatasi dengan menggunakan model ensemble, yang menggabungkan beberapa model dasar untuk prediksi yang lebih baik. Contohnya, random forest (RF) menggabungkan pohon-pohon yang dibuat dengan teknik bagging. Model ensemble lainnya seperti double random forest (DRF) dan extremely randomized trees (ET) juga meningkatkan akurasi dengan pohon yang lebih besar. Model extreme gradient boosting (XGBoost) yang merupakan pengembangan dari gradient boosting, adalah salah satu model klasifikasi dengan teknik boosting yang memiliki waktu komputasi yang cepat dan performa yang baik dibanding model pengembangnya. Kemampuan model ensemble-tree dalam melakukan klasifikasi menjadi daya tarik untuk memahami karakteristik masing-masing model tersebut. Karakteristik tersebut dipelajari menggunakan lima belas gugus data UCI Machine Learning dari tahun 2012 hingga 2022. Data yang digunakan memiliki variasi dalam jumlah variabel dan observasi. Selain itu, terdapat enam gugus data dengan rasio ketidakseimbangan kelas yang tinggi dan menghasilkan performa model yang kurang memuaskan, sehingga dilakukan penanganan ketidakseimbangan kelas menggunakan metode SMOTE. Langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi kemungkinan terjadinya underfitting pada model RF. Proses identifikasi dilakukan untuk menguji performa model RF ketika pohon yang dihasilkan tidak cukup besar. Hasil identifikasi underfitting menunjukkan model RF mengalami kemungkinan underfitting pada delapan gugus data. Selanjutnya, performa model RF dikomparasikan dengan model DRF, ET, dan XGBoost. Komparasi model juga dilakukan pada model RF yang tidak mengalami underfitting di tujuh gugus data lainnya. Proses identifikasi underfitting, pembelajaran mesin dan evaluasi performa model diulang sebanyak 100 kali ulangan untuk mengukur stabilitas dan melihat pola dari performa model ensemble-tree. Hasil evaluasi performa model berdasarkan metrik akurasi seimbang menunjukkan bahwa model RF tetap memiliki performa yang baik ketika mengalami underfitting pada dua gugus data. Sebagai model pembanding, model ET mampu meningkatkan performa model RF ketika mengalami underfitting pada empat gugus data. Model DRF dan XGBoost juga mampu meningkatkan performa model RF masing-masing pada satu gugus data. Di sisi lain, pada model RF yang tidak mengalami underfitting, model RF menunjukkan performa yang baik pada dua gugus data, model ET pada tiga gugus data, dan model DRF pada satu gugus data. Rataan akurasi seimbang memberikan informasi terkait karakteristik model ensemble-tree. Karakteristik yang menonjol dalam penelitian ini adalah kecepatan komputasi model ET dalam melakukan pembelajaran mesin. Data dengan peubah kategorik yang lebih dominan juga lebih baik dimodelkan menggunakan model ET. Selain itu, model ET dan RF unggul dalam melakukan klasifikasi saat kelas pada peubah respon menunjukkan rasio ketidakseimbangan yang cukup besar. Ketika model RF menghadapi kemungkinan underfitting, model ET dan DRF dapat menjadi alternatif yang baik untuk menjalankan proses klasifikasi. Karakteristik tersebut dapat dijadikan pedoman dalam menerapkan model ensemble-tree pada suatu data. Meskipun demikian, selisih rataan akurasi seimbang antar model relatif kecil. Selain itu, rataan dan simpangan baku skor f1 juga menunjukkan performa antar model relatif mirip. Hasil evaluasi performa model dari kedua parameter ini mengidentifikasi bahwa keempat model memiliki performa yang relatif sama. Oleh karena itu, dilakukan uji Kruskal-Wallis untuk menguji asumsi tersebut. Hasil uji Kruskal-Wallis menunjukkan bahwa
Keyword: ensemble-tree, classification, diabetic retinopathy, random forest

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: