Judul: Kajian Metode Ensemble  dengan Pendekatan Riam (Cascade) pada Kelas Tak Seimbang untuk Pendeteksian Faktor Risiko Stroke
Abstrak: Prevalensi penyakit stroke di Indonesia terus mengalami peningkatan. Salah satu survei di Indonesia yang memuat informasi mengenai kondisi kesehatan masyarakat Indonesia adalah Indonesian Family Life Survey (IFLS). Data responden dengan penyakit stroke pada IFLS5 menunjukan data yang tidak seimbang, dengan imbalance ratio sebesar 99:1. Tingkat ketidakseimbangan ini termasuk ekstrem maka penelitian ini bertujuan mengatasi masalah tersebut dengan metode SMOTE, SMOTE-Tomek Link, dan SMOTE-ENN, kemudian dataset yang sudah seimbang diklasifikasi menggunakan kombinasi metode ensemble dengan pendekatan metode riam, serta mengidentifikasi peubah penting untuk meningkatkan pendeteksian risiko stroke. Hasil penelitian menunjukkan setelah data latih diseimbangkan responden stroke masih sulit diklasifikasikan, hal tersebut dapat terjadi karena jumlah data sebelum dan sesudah penyeimbangan cukup banyak sehingga membuat plot kelas mayor dan minor saling tumpang tindih. Sehingga solusi untuk menangani hal ini yaitu dilakukan penanganan ketidakseimbangan pada data latih menggunakan SMOTE dengan berbagai persentase yang berbeda yaitu 100%, 75%, 50%, 25%, dan 5%. Persentase terbaik ketika metode ensemble diterapkan pada 5% dari data latih yang diseimbangkan dengan metode SMOTE-ENN. Sehingga model yang dibangun hanya mengambil 5% dari data latih untuk mengklasifikasi responden stroke dan tidak stroke pada data uji. Hasil kinerja metode ensemble dengan metode riam meningkatkan nilai sensitivitas dan balanced accuracy. Hal ini berarti metode riam cukup efektif dalam mengklasifikasikan responden yang stroke. Random forest dan regresi logistik merupakan kombinasi model yang menghasilkan performa terbaik, dengan pohon klasifikasi sebagai model akhir. Peubah penting yang diperoleh dari kombinasi ini adalah penambahan peluang dari regresi logistik, random forest, riwayat penyakit hipertensi, usia, dan aktivitas fisik.
Keyword: Ensemble, IFLS, Kelas tak seimbang, Riam, Stroke

Judul: Health Analytics for Stroke Disease
Abstrak: Salah satu tantangan dalam penyakit stroke adalah kurangnya alat analisis yang berguna untuk mengidentifikasi data stroke yang berisi hubungan tersembunyi dan tren dari sejumlah besar data. Cara untuk mengatasi masalah ini, kami menggunakan Intuitionistic Fuzzy berdasarkan Pohon Keputusan dengan Intuitionistic Fuzzy Entropy untuk menentukan sejumlah variabel yang memiliki pengaruh besar pada diagnosis berbagai jenis stroke. Selanjutnya, Jaringan Saraf Tiruan untuk memprediksi jumlah stroke berdasarkan hasil diagnosis. Kelebihan dari Intuitionistic Fuzzy bedasarkan Pohon Keputusan adalah kemampuan dalam memberikan banyak informasi kepada para pemangku kepentingan mengenai kebenaran aturan yang ditetapkan dan menggunakan istilah linguistik untuk mengakomodasi ketidakjelasan, ambiguitas, dan keraguan dalam persepsi manusia. Pendekatan ini dilakukan dengan mengonversi data menjadi Fuzzy Intuisionistik. Ini menghasilkan mendapatkan fungsi keanggotaan, fungsi non-keanggotaan, dan tingkat raguraguan. Selanjutnya, hasil Fuzzy Intuisionistik dihitung menggunakan Hamming Distance sebelum diproses dengan Intuitionistic Fuzzy Entropy. Jarak Hamming diterapkan untuk menghitung perbedaan antara nilai-nilai pada variabel yang sama. Hasil Intuitionistic Fuzzy Entropy digunakan untuk menentukan akar dan cabang dalam pembentukan model pohon keputusan berdasarkan perolehan informasi dari variabel dalam data. Salah satu keuntungan dari pohon keputusan adalah bahwa kita dapat mengetahui variabel yang memiliki pengaruh pada penyakit stroke berdasarkan pada perolehan informasi yang telah dihitung. Dalam penelitian ini, hasil menunjukkan bahwa pendekatan berhasil dapat menentukan 20 variabel yang mempengaruhi stroke. Selanjutnya, variabel-variabel tersebut dihitung menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk memprediksi tingkat keparahan penyakit stroke. Variabel-variabel ini digunakan untuk mengklasifikasikan jenis-jenis stroke. Selanjutnya, hasil menunjukkan bahwa pendekatan telah menghasilkan 90.59% dalam mengklasifikasi penyakit stroke, kemudian analisis prediktif menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan menghasilkan akurasi 95.15%.
Keyword: analitika kesehatan, data mining, Intuitionistic Fuzzy berbasis Pohon Keputusan, jaringan saraf tiruan, penyakit stroke

Judul: Evaluation of Pasteurization Process Adequacy for Nata de coco in Polyethylene Plastic Bag
Abstrak: Nata de coco 2 kg in light syrup in polyethylene plastic bag is generally processed through pasteurization in water bath conveyor pasteurizer at temperature of 97-100oC for 20 minutes. The product is classified as a high acid food with pH less than of 4.0. The objective of this study was to evaluate pasteurization process adequacy of nata de coco based on its pasteurization value (Po). Pasteurization process adequacy was determined by comparing Po of the process to 6D80, 3D80 and 2D80. Microorganism targets were Lactobacillus sp., vegetative cell, mold, yeast and Byssoclamys fulva and Byssoclamy nivea, which were more heat resistant. Based on calculated Po, the pasteurization process was sufficient to inactivate 6D80 of vegetative cells, Byssoclamys fulva, and B. nivea and B coagulan, but was not sufficient to kill (6D80) B pasteurianum, B polymyxa, B. macerans and Alicyclobacillus acidoterrestris. The pasteurization process was sufficient to kill 3D80 and 2D80 of B pasteurianum, B polymyxa, B. macerans for initial temperature more than 80oC. The above pasteurization process was sufficient to kill 2D80 of Alicyclobacillus acidoterrestris. The initial temperature should be not less than 82oC to kill 3D80 of Alicyclobacillus acidoterrestris
Keyword: