Judul: Perbandingan Multinomial Logistic Discriminant Analysis (MLgDA), Classification and Regression Trees (CART), dan Algoritme EasyEnsemble (Studi Kasus: Dampak Anak Bekerja di Indonesia, 2018).
Abstrak: Indonesia melalui Kementerian Ketenagakerjaan telah menerbitkan Peta Jalan (Roadmap) “Menuju Indonesia Bebas Pekerja Anak Tahun 2022”. Namun data masih mencatat terdapat 7.23 persen anak bekerja pada tahun 2017, lima tahun menjelang tahun target. Faktanya, temuan tersebut meningkat sejak 2015 yang hanya mencapai 5.99 persen. Anak bekerja mengalami berbagai dampak permasalahan, yang paling terlihat jelas adalah mengenai pendidikan dan jumlah jam kerja. Anak bekerja ada yang terhambat akses pendidikannya, tereksploitasi secara jam kerja, atau bahkan mengalami kedua dampak tersebut sekaligus. Untuk itu perlu ditemukan faktor pengklasifikasi pada dampak anak bekerja. Tujuan utama penelitian ini ialah menentukan metode yang tepat dalam mengklasifikasikan dampak anak bekerja. Metode yang dicobakan adalah Multinomial Logistic Discriminant Analysis (MLgDA), Classification and Regression Trees (CART), dan algoritme EasyEnsemble. Ketiga metode tersebut sama-sama berguna dalam pengklasifikasian kasus multikelas tidak berorde. Keunggulan MLgDA antara lain cocok untuk data yang terdiri dari peubah numerik dan kategorik, formulasinya mudah dipahami, dan cocok untuk berbagai distribusi. CART efisien dalam mengklasifikasikan sampel baru, telah teruji secara luas implementasinya dalam perangkat lunak, mampu mengatasi data yang hilang, tidak terpengaruh adanya pencilan, kolinieritas, dan heteroskedastisitas antar peubahnya, serta tidak ada trasnformasi data. Algoritme EasyEnsemble merupakan algoritme terbaik dari beberapa metode ensemble yang pernah dikembangkan saat ini, memiliki waktu pengolahan yang lebih cepat daripada algoritme lain, serta tahapan algoritmenya mudah dipahami. Data penelitian ini bersumber dari Survei Angkatan Kerja Nasional (Sakernas) 2018. Sebanyak 15.53 % anak bekerja terhambat akses pendidikannya. Anak bekerja tereksploitasi secara jam kerja sebesar 19.89 %. Anak bekerja terhambat akses pendidikannya sekaligus tereksploitasi secara jam kerja sebesar 18.89 %. Sementara 45.69 % sisanya anak bekerja tidak mengalami kedua dampak. Kinerja klasifikasi dampak anak bekerja terbaik dihasilkan oleh MLgDA. MLgDA memberikan rata-rata nilai akurasi, sensitifitas, dan spesifisitas yang lebih baik daripada CART dan algoritme EasyEnsemble. Peubah yang berpengaruh nyata terhadap dampak anak bekerja antara lain hubungan anak dengan kepala rumah tangga (KRT), tingkat pendidikan anak, kegiatan utama anak seminggu yang lalu, lapangan pekerjaan utama anak, lama bekerja anak di pekerjaan utama, status pekerjaan utama anak, upah/gaji/pendapatan bersih sebulan anak, umur KRT, tingkat pendidikan KRT, jumlah jam kerja seminggu KRT, dan status pekerjaan utama KRT.
Keyword: anak bekerja, multinomial, logistik, analisis diskriminan, CART, easyensemble

Judul: Logistic Regression and CHAID Study on Class Imbalance and Its Application to Classify Exploited Child Labor
Abstrak: Class imbalance (data tidak seimbang) terjadi ketika distribusi kelas data tidak seimbang, satu kelas memiliki data lebih sedikit dari yang lain. Class imbalance menyebabkan objek di kelas mayoritas diklasifikasikan berbeda dengan objek di kelas minoritas. Class imbalance dapat menyebabkan masalah dalam pemodelan klasifikasi, seperti kesalahan prediksi dalam klasifikasi. Dalam beberapa tahun terakhir, penelitian tentang pekerja anak telah banyak dilakukan dengan menggunakan berbagai metode, namun belum banyak dilakukan jika dikaitkan dengan class imbalance. Umumnya penelitian dilakukan tanpa mendefinisikan bahwa pekerja anak merupakan class imbalance. Class imbalance menyebabkan objek di kelas mayoritas diklasifikasikan berbeda dengan objek di kelas minoritas. Sampel di kelas mayoritas diklasifikasikan dengan benar, tetapi sampel di kelas minoritas diklasifikasikan dengan tidak benar sehingga diperlukan penanganan khusus untuk mengatasi masalah class imbalance. Dua pendekatan digunakan untuk menyelesaikan masalah ini yaitu solusi tingkat data dan solusi tingkat algoritma. Solusi tingkat data diimplementasikan dengan menyeimbangkan distribusi kelas mayoritas dan minoritas melalui under-sampling, over-sampling, atau kombinasi keduanya. Solusi tingkat algoritma dilakukan dengan menyesuaikan algoritma tanpa mengubah distribusi data oleh fungsi biaya, sehingga mengubah metode klasifikasi atau ensamble. Solusi tingkat data memiliki keuntungan karena fleksibel dalam memilih metode klasifikasi mana yang akan digunakan. Metode over-sampling lebih umum digunakan karena memberikan hasil yang lebih baik daripada metode under-sampling. Hal ini dikarenakan teknik under-sampling dapat menghilangkan beberapa informasi penting yang terkandung dalam dataset. Namun, metode over-sampling memiliki kelemahan yaitu menimbulkan masalah overfitting. Chawla (2002) mengembangkan teknik over-sampling yaitu SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique). SMOTE-N melakukan over-sampling data sintetik tanpa menimbulkan masalah overfitting dengan pendekatan k-nearest neighbor. Regresi logistik adalah teknik klasifikasi dalam bentuk model matematis yang menggambarkan hubungan antara peubah bebas dan peubah respon kategorik serta memiliki nilai odds ratio yang menunjukkan probabilitas. Chisquare Automatic Interaction Detection (CHAID) adalah pohon klasifikasi yang melakukan splitting menggunakan nilai uji chi-square yang digunakan ketika peubah respons bersifat kategorik. CHAID memproses data lebih cepat karena diagram pohon yang dibentuk oleh CHAID tidak dibatasi oleh binary split. Penelitian yang menggabungkan metode regresi logistik dan CHAID dengan melakukan penanganan class imbalance belum pernah dilakukan sebelumnya, biasanya penelitian dilakukan secara terpisah. Permasalahan dalam data yang tidak seimbang bergantung pada tingkat ketidakseimbangan data, kompleksitas dari ketidakseimbangan data, ukuran data dan penggunaan metode klasifikasi. Permasalahan bias pada pendugaan parameter dan ketidaktepatan klasifikasi terutama terjadi pada data dengan ukuran yang kecil yaitu nilai n di bawah 2000 dan data dengan ketidakseimbangan yang tinggi yaitu π dibawah 0,05. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi kinerja regresi logistik dan CHAID dalam permasalahan klasifikasi dengan class imbalance. Pada kajian simulasi ingin diidentifikasi nilai π (tingkat ketidakseimbangan data) dan n (jumlah sampel) yang memiliki permasalahan pada class imbalance. Pada kajian empiris ingin dicari faktor-faktor yang mempengaruhi tingginya angka pekerja anak di Sulawesi Tenggara pada bulan Agustus 2021. Hasil simulasi data memberikan informasi bahwa class imbalance dapat menyebabkan terjadinya permasalahan pada ketepatan klasifikasi kelas minoritas. Penerapan metode SMOTE-N mampu meningkatkan ketepatan klasifikasi pada data minoritas yang ditandai oleh meningkatnya nilai AUC dan sensitivity. Regresi logistik memiliki permasalahan class imbalance pada data berukuran sedang (n = 300 dan n = 500) dan π = 10%. CHAID memiliki permasalahan class imbalance pada data berukuran kecil (n
Keyword: Class Imbalance, Regresi Logistic, CHAID

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: