Judul: Kinerja Model Ensemble Berbasis Bagging dan Boosting dengan Penanganan Kelas Tidak Seimbang untuk Mendeteksi Faktor Risiko Anemia
Abstrak: Anemia masih menjadi permasalahan kesehatan masyarakat di Indonesia, terutama pada kelompok anak usia 5-12 tahun. Prevalensi anemia pada kelompok tersebut terus mengalami peningkatan. Berdasarkan hasil Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) pada tahun 2007 prevalensi anemia kelompok usia 5-12 tahun sebesar 9,4%, tahun 2013 meningkat menjadi 26,4%, dan tahun 2018 mencapai 26,8%. Oleh karena itu, deteksi dini dan pengendalian faktor risiko terjadinya anemia sangat penting dilakukan. Anemia dapat disebabkan banyak faktor yang berbeda, baik secara langsung maupun tidak langsung. Model machine learning memiliki kemampuan untuk menganalisis hubungan nonlinear dan mengidentifikasi pola yang sulit dikenali. Salah satu model machine learning adalah pemodelan klasifikasi. Prevalensi anak yang mengalami anemia dan tidak mengalami anemia pada data survey Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) tidak seimbang. Akibatnya, kinerja model machine learning menjadi tidak optimal karena kelas dengan jumlah contoh yang lebih banyak (kelas mayoritas) memberikan pengaruh yang sangat besar dalam klasifikasi. Pada penelitian ini, kelas minoritas merujuk pada kejadian anemia, sedangkan kelas mayoritas merujuk pada kejadian normal. Untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat terhadap kelas minoritas, maka dilakukan penanganan ketidakseimbangan kelas pada model machine learning. Penelitian ini menangani masalah kelas tidak seimbang dengan pendekatan oversampling menggunakan Random Oversampling (ROS), SMOTE, dan G-SMOTE. Pendekatan undersampling menggunakan Random Undersampling (RUS) dan Instance Hardnes Threshold (IHT). Selain itu, pendekatan kombinasi oversampling dan undersampling menggunakan SMOTE-ENN. Model ensemble berbasis bagging dan boosting dapat menghasilkan tingkat ukuran kinerja yang lebih tinggi dibandingkan dengan model tunggal. Akan tetapi, model ensemble lebih sulit untuk diinterpretasikan. Pendekatan menggunakan metode SHAP dapat menginterpretasikan hasil dari prediksi model ensemble. Sehingga tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan model ensemble berbasis bagging dan boosting dengan penanganan kelas tidak seimbang dalam pemodelan klasifikasi anemia pada anak kelompok usia 5-12 tahun. Model ensemble berbasis bagging menggunakan algoritma Random Forest. Boosting menggunakan algoritma CatBoost dan LightGBM. Serta, mengidentifikasi peubah penting untuk mendeteksi faktor risiko terjadinya anemia pada anak kelompok usia 5-12 tahun menggunakan metode SHAP. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Data Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) tahun 2018 dan data biomedis tahun 2018 dengan peubah prediktor meliputi faktor sosiodemografi, faktor riwayat penyakit infeksi, faktor pola makan, faktor status gizi, faktor sanitasi lingkungan, dan faktor asupan mikronutrien. Peubah respon yang digunakan adalah klasifikasi kadar hemoglogbin dengan respon yang bersifat biner yaitu kejadian anemia dan normal. Pemodelan klasifikasi menggunakan tiga model ensemble diterapkan pada tujuh perlakuan yaitu tanpa penanganan, penanganan kelas tidak seimbang menggunakan metode ROS, SMOTE, G-SMOTE, SMOTE-ENN, RUS, dan IHT untuk mengetahui pengaruh perlakuan kelas tidak seimbang pada masing-masing model ensemble. Model terbaik dilakukan analisis lebih lanjut dengan pendekatan metode SHAP menggunakan plot SHAP Summary dan plot SHAP Feature Dependence. Hasil penelitian yang dilakukan menunjukkan bahwa model ensemble menggunakan algoritma CatBoost dengan penanganan kelas tidak seimbang menggunakan perlakuan penanganan G-SMOTE menghasilkan ukuran kinerja yang terbaik bila dibandingkan dengan perlakuan metode penanganan lainnya berdasarkan rata-rata ukuran kebaikan dari 100 kali perulangan validasi. Model CatBoost G-SMOTE menghasilkan nilai sensitivitas 0,7104, spesifisitas 0,7043, G-Mean 0,7067, dan AUC 0,7844. Perlakuan dengan penanganan kelas tidak seimbang menggunakan metode G-SMOTE efektif dalam meningkatkan nilai sensitivitas pada ketiga model ensemble. Sedangkan metode SMOTE-ENN efektif dalam meningkatkan nilai G-Mean pada algoritma Random
Keyword: anemia, class imbalanced, ensemble model, G-SMOTE, SHAP

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: