Judul: Machine Learning Using Covariance Matrices and Interval Feature Transformation Method in Time Series Classification
Abstrak: Klasifikasi deret waktu adalah konsep pemodelan yang mengklasifikasi deret waktu dengan suatu label kelas. Salah satu teknik pemodelannya menggunakan pendekatan fitur. Pendekatan fitur mengekstrak informasi statistik dari deret menjadi vektor berisi fitur-fitur, sehingga deret waktu yang kemiripan fiturnya dekat akan diklasifikasikan pada kelas yang sama. Kelebihan teknik ini membuat pemodelan lebih representatif dan berdimensi rendah. Akan tetapi, kekuranganya terletak pada segmentasi deret berapa dan komposisi fitur mana yang membuat model menjadi optimal. Kondisi ini terjadi pada model terbaru matriks koragam fitur dan transformasi fitur interval (IFT). Kedua model tidak mengevaluasi segmentasi dan komposisi fitur. Di tambah lagi, matriks koragam fitur masih menggunakan klasifikasi one nearest-neighbor (1-NN) yang hanya meninjau kesederhanaan, sehingga dikenal dengan Kor-NN. Penelitian ini memperbarui model KorNN menjadi Kor-kNN, lalu mengevaluasi segmentasi deret dan bentuk fitur bagi model Kor-kNN dan IFT. Evaluasi berarti menyelidiki pada jumlah segmen berapa dan bentuk fitur seperti apa model akan tepat memprediksi kelas deret. Fitur Kor-kNN yang diteliti adalah fitur lokal berupa nilai titik dan differencing pertama, dan fitur global yaitu penjumlahan kumulatif dan selisih titik terhadap rata-rata. Pada model IFT, fitur IFT I berisi rata-rata dan simpangan baku, IFT II berisi IFT I ditambah kemenjuluran dan kurtosis, dan IFT III berisi IFT I ditambah jumlah mutlak differencing pertama dan jarak antar kuartil. Tujuan pertama penelitian ini adalah mengkaji dan membandingkan kinerja Kor-kNN dan IFT pada data simulasi. Data simulasi dibangkitkan mengikuti pola deret waktu sehari-hari. Skenario I berisi enam pola dasar yaitu, normal, siklus, trend naik, trend turun, shift naik dan shift turun. Skenario II berisi empat pola gabungan dari pola-pola dasar tersebut. Setiap pola dalam Skenario I dan Skenario II terdiri 10 deret dengan panjang indeks waktu 40. Selanjutnya, Skenario III adalah usaha menyimulasikan deret magnitudo sebelum gempa. Penyimulasian gempa mengacu pada dugaan parameter b-value dari data riil Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG). Deret berkelas potensi gempa besar memiliki b-value senilai 0,430 dan kecil sebesar 0,584. Sebanyak 20 deret tiap radius 100 km terbangkitkan dengan panjang waktu 47 bulan. Dengan begitu, Kor-kNN dan IFT diharapkan tepat mengklasifikasi kelas-kelas deret berpotensi sebelum gempa. Data simulasi dibagi menjadi 70% untuk data latih dan 30% untuk data uji. Setiap deret data latih disegmentasi lalu diekstrak vektor fitur Kor-kNN. Banyak segmen deret yang mungkin adalah 1, 2, 4, dan 8, sehingga setiap kemungkinan ini menjadi bahan evaluasi. Kemudian, vektor-vektor fitur tersebut dikonstruksi matriks koragam untuk tiap segmen deret. Klasifikasi kelas dari deret uji ditentukan berdasarkan rataan jarak antar matriks koragam deret-deret latih terdekat. Jika terdapat k tetangga terdekat, maka deret uji diklasifikasi atas kelas mayoritasnya. Pada model IFT, vektor-vektor fitur tiap interval data latih diseleksi agar mendapat vektor diskriminatif. Vektor ini adalah acuan transformasi bagi data latih dan uji untuk menjadi data silang baru dan dilanjutkan pada klasifikasi Random Forest. Dalam hal ini, parameter ketetanggaan kNN dan banyak pohon Random Forest perlu dicari nilai optimalnya terlebih dahulu melalui validasi silang 10-folds. Pada tahap ini, terdapat delapan model Kor-kNN (dua fitur tiap jumlah segmen) dan dua belas model IFT (tiga fitur tiap jumlah segmen) yang terbentuk. Evaluasi kinerja antar model yang menjadi bahan perbandingan adalah ukuran akurasi
Keyword: covariance feature matrices, earthquakes, interval feature transformation, simulation, time series classification

Judul: Metode Ensemble K-Nearest Neighbor Untuk Prediksi Harga Beras Di Indonesia.
Abstrak: Analisis deret waktu merupakan hal yang sangat penting dalam setiap bidang ilmu sains seperti prediksi keuangan, prediksi cuaca, penelitian dan ilmu medis (Chitra dan Uma 2010). Pada banyak kasus sangat jarang ditemukan data deret waktu yang memenuhi asumsi. Salah satu penyebabnya adalah adanya hubungan yang tidak linear antar peubahnya, sehingga sangat diperlukan suatu metode yang efisien. Banyak metode yang berkembang mengenai prediksi data deret waktu dengan ukuran data yang besar dan peubah penjelas yang banyak, seperti metode k-Nearest Neighbor (kNN). Metode kNN dapat digunakan untuk data yang tidak memenuhi asumsi klasik dan karakteristik data yang tidak linear. Dalam metode kNN sangat penting untuk memilih nilai k-tetangga terdekat, karena hal ini dapat mempengaruhi hasil prediksi. Nilai k yang kecil dapat menghasilkan ragam yang besar pada hasil prediksi, sedangkan nilai k yang besar dapat mengakibatkan bias model yang besar. Metode alternatif yang biasanya digunakan untuk mengatasi masalah ini adalah optimasi parameter dengan menggunakan cross-validation, namun metode ini kurang efisien karena algoritma training harus diulang kembali untuk k selanjutnya. Teknik ensemble merupakan suatu metode yang memiliki kemampuan keakuratan prediksi dan sangat efisien digunakan dalam metode kNN, sehingga tidak perlu dilakukan pencarian nilai k yang optimal. Pada prinsipnya teknik ensemble adalah menggabungkan hasil pendugaan dari banyak model menjadi satu buah pendugaan akhir. Teknik ensemble dapat diaplikasikan dalam analisis deret waktu untuk menghasilkan keakuratan prediksi. Sorjamaa et al. (2005) menggunakan mutual information untuk memilih input prediksi deret waktu dalam kNN. Yu et al. (2009) menggunakan Multiresponse Sparse Regression (MRSR) sebagai langkah ketiga untuk peringkat masing-masing k-tetangga terdekat dan terakhir melakukan pendugaan Leave-One-Out sebagai langkah keempat dalam memilih tetangga terdekat. Sasu (2012) mengembangkan algoritma kNN untuk prediksi data deret waktu. Penelitian tersebut menggunakan metode regresi kNN untuk memprediksi respon atau peubah output, namun dalam penelitian ini akan digunakan modifikasi prediksi untuk data deret waktu dengan konsep pembobot. Penelitian ini menerapkan metode kNN tunggal dan ensemble kNN pada data harga beras di Indonesia agar diperoleh keakuratan prediksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kinerja metode kNN tunggal dan ensemble kNN, kemudian memprediksi harga beras di Indonesia menggunakan metode terbaik. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Kementerian Pertanian (KEMENTAN) bagian distribusi dan cadangan pangan. Data dibagi menjadi dua kelompok, data dari Januari 2010 hingga Desember 2011 (t=1 hingga t=24) dijadikan sebagai data training dan sisanya dari Januari - Desember 2012 (t=25 hingga t=36) sebagai data testing. Peubah yang digunakan terdiri dari peubah output () yaitu data harga beras per bulan dari Januari 2010 hingga Desember 2012 sedangkan untuk peubah input yang digunakan adalah X1 luas panen padi (ha), X2 produktivitas (ku/ha), X3 total produksi padi (ton) dan X4 jumlah penduduk (ribu). Langkah awal yang dilakukan dalam penelitian ini adalah menghitung prediksi harga beras dari Januari - Desember 2012 dengan metode kNN tunggal kemudian melakukan prediksi terhadap kedua metode menggunakan jumlah tetangga terdekat (k) yang berbeda. Langkah selanjutnya menghitung prediksi harga beras dengan metode ensemble kNN. Setelah diperoleh hasil prediksi masing-masing metode selanjutnya dilakukan evaluasi terhadap hasil prediksi akhir dengan harga beras pada data testing berdasarkan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error), MAE (Mean Absolute Error)
Keyword: Data Deret Waktu, Ensemble, k-Nearest Neighbor, Machine Learning Algorithm

Judul: Kiat sukses usaha industri jamu dan minuman PD. Budi Lestari Jakarta
Abstrak: PD. Budi Lestari merupakan industri kecil minuman yang dikelola secara sederhana dengan bermodalkan Rp. 15.000.000,-. pada tahun 1996, keberadaan usaha ini dikelola oleh Bapak Amir Utama yang memiliki pengalaman 11 tahun pada industri sejenis.
Keyword: