Judul: Kajian Simulasi Over-Sampling K-Tetangga Terdekat pada Regresi Logistik Terboboti dan Penerapannya untuk Klasifikasi Rumahtangga Miskin di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta
Abstrak: Dalam beberapa tahun terakhir, penelitian tentang data tidak seimbang telah banyak dilakukan. Data tidak seimbang merupakan data yang memiliki peubah respon berupa kategori dua kelas atau lebih dimana salah satu kelas memiliki frekuensi yang lebih kecil yaitu disebut kelas minoritas dibandingkan kelas lainnya yang memiliki frekuensi lebih besar yang dinamakan kelas mayoritas. Kejadian data tidak seimbang dapat menyebabkan permasalahan dalam metode klasifikasi yaitu terjadinya bias dalam pendugaan parameter serta kesalahan prediksi pada klasifikasi terutama pada kelas minoritas. Secara umum data minoritas merupakan data strategis yang menarik perhatian sebagai objek penelitian, diantaranya data rumahtangga miskin. Penelitian tentang klasifikasi rumahtangga miskin belum banyak dilakukan jika dikaitkan dengan keadaan data tidak seimbang. Sebagian besar penelitian tentang klasifikasi kemiskinan mengasumsikan bahwa data antar kelas seimbang, atau proporsi rumahtangga miskin dan rumahtangga tidak miskin dianggap sama. Penggunaan metode klasifikasi baik yang berbasis statistik seperti regresi logistik (RL), analisis diskriminan, k-nearest neighbor dan naïve bayes maupun yang berbasis machine learning seperti analisis pohon keputusan, neural network dan support vector machine (SVM) tidak dapat mengatasi masalah data tidak seimbang. Dengan demikian perlu penanganan tersendiri dalam mengatasi permasalahan pada data tidak seimbang. Penanganan data tidak seimbang dilakukan melalui dua pendekatan yaitu pendekatan pada level data dan pendekatan pada level algoritma. Solusi pada level data dilakukan dengan menyeimbangkan distribusi kelas minoritas dan mayoritas melalui metode under sampling, over-sampling atau hybrid. Sementara itu, solusi pada level algoritma dilakukan dengan cara menyesuaikan algoritma tanpa mengubah distribusi data melalui fungsi biaya, modifikasi metode klasifikasi maupun ensemble. Pada pendekatan level data, metode over-sampling secara umum dapat memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan metode under sampling terutama pada data dengan tingkat ketidakseimbangan yang tinggi. Penerapan berbagai metode over-sampling dapat meningkatkan ketepatan klasifikasi pada data minoritas, namun belum dapat memberikan hasil yang memuaskan. Hasil berbagai penelitian mengindikasikan bahwa belum ada metode yang dominan lebih baik dalam menangani permasalahan data tidak seimbang. Selain itu, metode oversampling belum mampu mengatasi permasalahan terjadinya bias pada pendugaan parameter. Penggunaan metode over-sampling masih terbatas untuk menangani permasalahan ketepatan klasifikasi pada data minoritas. Penanganan terhadap masalah bias pada pendugaan parameter dilakukan dengan pendekatan level algoritma pada metode klasifikasi RL. Metode untuk mengatasi permasalahan pendugaan parameter dapat dilakukan melalui bias correction dan weighting seperti yang diusulkan oleh King dan Zeng (2001). vi Pendekatan linier (non kernel) dilakukan Maalouf dan Siddiqi (2014) melalui metode rare event weighted logistic regression (RE-WLR) atau Regresi Logistik Terboboti (RLT). Hasil RLT menghasilkan kesimpulan bahwa metode RLT mampu mengatasi permasalahan bias pada pendugaan parameter dengan baik. Meskipun demikian, pendekatan RLT belum mampu menghasilkan ketepatan klasifikasi secara memuaskan seperti halnya pendekatan over-sampling. Berdasarkan pendekatan yang telah dilakukan dalam penanganan data tidak seimbang, dapat dikatakan bahwa metode yang ada belum dapat mengatasi permasalahan bias pada pendugaan parameter dan masalah ketepatan klasifikasi secara bersamaan. Penelitian ini mencoba untuk mengatasi permasalahan tersebut melalui kedua pendekatan yaitu pengembangan metode over-sampling (metode over-sampling dengan K tetangga terdekat/K-NOS) dan penyesuaian pada metode RLT atau Regresi Logistik Terboboti yang Disesuaikan (RLTD). Tujuan dari penelitian ini untuk memperbaiki ketepatan klasifikasi dan mampu mereduksi bias pada pendugaan parameter melalui 3 kajian. Hasil kajian 1 mengkonfirmasikan bahwa data yang tidak seimbang
Keyword: bias, data tidak seimbang, klasifikasi, RLTD, susenas

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: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: