Judul: Study of Data Pre-processing on the XGBoost Method
in Classifying Anemia Incidents
Abstrak: Perkembangan teknologi yang pesat saat ini, khususnya dalam bidang data dan analisis memunculkan tantangan baru terkait pengelolaan dan analisis data yang besar (Big Data). Analisis klasifikasi dengan penggunaan teknik machine learning seperti XGBoost, menjadi penting untuk mengatasi kompleksitas dan volume data yang besar. Beberapa tantangan yang dihadapi dalam analisis klasifikasi yakni adanya data yang hilang, jumlah peubah yang banyak, ketidakseimbangan data, dan perlunya seleksi peubah yang tepat. Proses untuk mengatasi masalah-masalah tersebut, maka digunakan teknik-teknik seperti imputasi data menggunakan MissForest, seleksi peubah dengan Boruta, dan pendekatan SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) untuk menangani data yang tidak seimbang. Penelitian-penelitian terdahulu telah menunjukkan bahwa penggunaan algoritma XGBoost sering kali memberikan hasil yang baik dalam berbagai aplikasi bidang kesehatan, termasuk klasifikasi anemia dan masalah kesehatan lainnya. Penelitian terdahulu menunjukkan bahwa potensi XGBoost sebagai metode yang efektif dalam prediksi dan diagnosis berdasarkan data kesehatan. Penelitian yang direncanakan untuk menganalisis klasifikasi anemia dan defisiensi besi pada wanita di Indonesia menggunakan algoritma XGBoost, MissForest, Boruta dan SMOTE diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan akurasi diagnosa dan pemahaman mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi masalah kesehatan tersebut. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Data Riset Kesehatan Dasar (RISKESDAS) dan data biomedis pada tahun 2013 dengan peubah prediktor meliputi peubah wilayah, daerah, status, umur, WUS (Wanita Usia Subur), ISPA, diare, pneumonia, malaria, TB paru, hepatitis, kanker, kencing manis, riwayat kehamilan, jumlah kehamilan, usia kehamilan, berat badan, tinggi badan, status gizi, status TBI dan status CRP. Peubah respon yang digunakan adalah klasifikasi kadar hemoglobin dan ferittin dengan respon yang bersifat multikelas yaitu kejadian "Anemia", “Defisiensi Besi (Iron Deficiency/ID)”, “Anemia Defisiensi Besi (Iron Deficiency Anemia/IDA)” dan kejadian "Normal". Pemodelan klasifikasi menggunakan model metode XGBoost yang diterapkan pada empat perlakuan penanganan pre-processing data yakni (i) menggunakan MissForest, Boruta dan SMOTE (lengkap); (ii) hanya menggunakan Boruta; (iii) hanya menggunakan SMOTE dan (iv) tidak dilakukan penanganan pre-processing data dengan maksud untuk mengetahui pengaruh terhadap setiap model. Hasil penelitian yang dilakukan menunjukkan bahwa model ensemble learning menggunakan algoritma XGBoost dengan penanganan pre-processing lengkap menghasilkan ukuran kinerja yang terbaik bila dibandingkan dengan perlakuan metode penanganan lainnya berdasarkan rata-rata ukuran kebaikan dari 100 kali perulangan. Model XGBoost dengan penanganan MissForest, Boruta, dan SMOTE menghasilkan nilai sensitivitas 0,384 (Anemia), 0,4736 (ID), 0,5425 (IDA) dan 0,8834 (Normal); spesifisitas 0,9679 (Anemia), 0,9239 (ID), 0,9873 (IDA) dan 0,5442 (Normal); Akurasi 0,7371 dan AUC 0,8147. Perlakuan dengan penanganan SMOTE efektif meningkatkan nilai sensitivitas pada ketiga model. Hasil dari penanganan Boruta menunjukkan bahwa efisiensi waktu program yang cukup cepat dibandingkan tanpa penanganan yakni 39,15 menit atau lebih cepat 7,36 menit lebih cepat. Berdasarkan analisis peubah penting setelah didapatkan model terbaik dapat disimpulkan bahwa peubah prediktor yang berpengaruh pada pembentukan model terbaik adalah berat badan, umur, tinggi badan, jumlah kehamilan, usia kehamilan, status TBI (positif), status (menikah), status CRP (tidak infeksi), status gizi (tidak normal), WUS (tidak hamil) dan riwayat kehamilan (ya)., The rapid development of technology today, particularly in the field of data and analytics, has introduced new challenges related to managing and analyzing large datasets (big data). In the context of classification analysis, the use of machine learning techniques such as XGBoost has become
Keyword: SMOTE, XGBoost, Anemia, MissForest, BORUTA

Judul: A Comparison of Naïve Bayes and Artificial Neural Network Classification and Its Aplication in the Incidence of Anemia in Adolescent Girls
Abstrak: Klasifikasi merupakan salah satu pendekatan supervised learning yang mempelajarai pola-pola yang terdapat pada kelas data pelatihan. Klasifikasi dalam machine learning akan menghasilkan performa baik apabila memiliki kelas data yang seimbang pada peubah respons. Olehnya itu, ketidakseimbangan kelas merupakan masalah yang harus ditangani secara serius. Pada penelitian ini, ketidakseimbangan kelas ditangani menggunakan Synthetic Minority Over-Sampling Tehcnique (SMOTE). Metode klasifikasi klasik yang cukup populer dan masih banyak digunakan hingga saat ini yaitu Naive Bayes (NB) dan Artificial Neural Network (ANN). Metode NB merupakan pengembangan dari teorema Bayes yang mencari maksimum dari nilai posterior. Algoritma ANN yang cukup popular digunakan hingga saat ini yaitu backpropagation. Algoritma backpropagation memiliki kelemahan pada penggunaan learning rate. Ketika menggunakan learning rate yang besar, nilai bobot semakin jauh dari bobot minimum. Sebaliknya apabila menggunakan learning rate yang kecil, komputasi akan menjadi sangat lama. Hal ini mendasari pengembangan algoritma baru yaitu resilient backpropogation yang mengabaikan penggunaan learning rate namun tetap mampu mempercepat konvergensi pada komputasi. Masalah empiris terkait dengan klasifikasi banyak ditemui dalam kehidupan sehari-hari, salah satunya dalam bidang kesehatan. Pemanfaatan klasifikasi dalam masalah kesehatan dapat membantu diagnosis lebih cepat dan akurat serta pengambilan keputusan tindakan medis yang tepat. Salah satu masalah kesehatan dunia saat ini yaitu anemia. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji perbandingan kinerja pada metode klasifikasi NB dan ANN. Metode terbaik antara NB dan ANN diperoleh dari kajian simulasi, kemudian hasil metode terbaiknya diterapkan pada data empiris. Data simulasi dibangkitkan berdasarkan kondisi proporsi ketidakseimbangan kelas, korelasi antara peubah prediktor, keragaman peubah prediktor, dan ukuran amatan. Data empiris yang digunakan merupakan data kejadian anemia pada remaja putri yang merupakan peubah respons. Peubah prediktor yang digunakan di antaranya penyakit penyerta, gaya hidup sehat, dan data hasil pengecekan darah pada responden. Data anemia pada remaja putri diperoleh dari Badan Penelitian dan Pengembangan Gizi Kesehatan (Balitbangkes) yang terdiri dari 2499 amatan yang tersebar di 33 provinsi di Indonesia. Data simulasi yang digunakan pada penelitian ini merupakan data bangkitan populasi dengan banyaknya amatan N = 1.000.000 dan empat peubah prediktor (X_1,〖 X〗_2,〖 X〗_(3,) 〖 X〗_(4 )). Peubah prediktor merupakan kombinasi antara dua peubah prediktor kategorik (X_1,〖 X〗_2) dan dua peubah prediktor numerik (X_(3,) 〖 X〗_(4 )). Peubah prediktor kategorik dibangkitkan menggunakan metode Multivariat Binary Random Variable (MBRV) dan peubah prediktor numerik dibangkitkan menggunakan sebaran Multivariat Normal. Pembangkitan data populasi dibuat berdasarkan kriteria ketidakseimbangan kelas peubah respons 75% : 25% dan 95% : 5%; korelasi antara peubah prediktor yang kecil, sedang, dan besar (ρ=0,2;0,5;0,9) dan keragaman peubah prediktor kecil dan besar (σ^2=2;3;50;55). Peubah respons dibangkitkan menggunakan sebaran Binomial. Skenario akhir yang digunakan untuk pemodelan yaitu data hasil penarikan contoh secara berulang pada populasi dengan kondisi banyaknya amatan kecil, sedang, dan besar (n = 30, 100, 1000). Data simulasi yang digunakan sebanyak 36 set data skenario. Analisis menunjukkan bahwa SMOTE mampu memberikan performa yang lebih baik pada data dengan kelas yang tidak seimbang dari pada tidak dilakukan penanganan ketidakseimbangan kelas. Kesimpulan dari kajian simulasi yaitu metode terbaik yang dihasilkan adalah ANN. Pemodelan klasifikasi dilakukan untuk memprediksi kejadian anemia pada remaja putri menggunakan metode ANN. Algoritma yang digunakan yaitu Rprop-ANN dengan menggunakan SMOTE. Peubah prediktor yang diikutkan
Keyword: Anemia, artificial neural network (ANN), ketidakseimbangan kelas, naive bayes (NB), SMOTE

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: