Judul: The Utilization of Big Data to Predicate JKN-KIS Participants that are in Arrears
Abstrak: Revolusi Industri 4.0 telah membawa perubahan besar dalam berbagai bidang, termasuk data dan statistika. Salah satu kondisi yang tidak bisa diabaikan dalam inferensi statistika adalah big data, yaitu kondisi data dengan jumlah yang tidak terbatas, bentuk data yang beraneka ragam dan kecepatan perubahan yang tinggi. Teknik pembelajaran mesin (machine learning) menjadi solusi pada analisis big data untuk membantu dalam kontruksi model dan inferensi dilakukan secara otomatis. Salah satu teknik pembelajaran mesin yang banyak digunakan adalah metode pohon gabungan (ensemble tree) yaitu penggabungan dari beberapa pohon klasifikasi di mana keputusan akhir berdasarkan hasil gabungan prediksi masing-masing pohon. Pendekatan ini, menghasilkan tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan pohon klasifikasi tunggal. Dua cara yang umum dilakukan pada teknik ensemble tree adalah boosting dan bagging. Perbedaan dari kedua model tersebut adalah cara pembentukan pohonnya. Pembentukan pohon pada boosting dilakukan secara sekuensial seperti metode adaptive boosting (AdaBoost), sedangkan pembentukan pohon pada bagging dilakukan secara paralel seperti metode random forest. Tantangan terbesar teknik pembelajaran mesin adalah cenderung menghasilkan model black box, yaitu dapat memberikan akurasi yang lebih baik tetapi tidak mudah dalam melakukan interpretasi. Metode interpretasi yang populer digunakan adalah Shapley Additive exPlanations (SHAP), dimana tujuan utamanya adalah memperkirakan secara lokal dan menyederhanakan model yang kompleks dan sulit dimengerti. BPJS Kesehatan sebagai pengelola jaminan kesehatan terbesar di dunia, memanfaatkan big data untuk mengoptimalkan pelaksanaan program Jaminan Kesehatan Nasional - Kartu Indonesia Sehat (JKN-KIS). Berdasarkan laporan Business Intelligence (BI) selama satu tahun yaitu Maret 2020 s.d Maret 2021, adanya pandemi covid-19 menunjukkan peningkatan peserta Pekerja Bukan Penerima Upah (PBPU) yang non aktif karena menunggak iuran. Salah satu upaya yang dilakukan BPJS untuk meningkatkan nilai penerimaan iuran PBPU adalah SMS blast yang berfungsi sebagai pengingat untuk membayar iuran, namun pengiriman SMS blast saat ini kurang efisien karena dikirimkan untuk seluruh peserta PBPU. Hal ini perlu dilakukan analisis agar pengiriman SMS blast hanya kepada peserta yang diprediksi menunggak pada bulan berikutnya. Penelitian terkait prediksi peserta yang menunggak pembayaran iuran program JKN-KIS belum pernah dilakukan dengan menggunakan AdaBoost dan random forest. Oleh karena itu, analisis big data dengan metode pembelajaran mesin yang tepat menggunakan metode ensemble tree yaitu AdaBoost dan random forest menarik untuk dilakukan. Tujuan penelitian untuk mempelajari pola dan memprediksi peserta PBPU yang akan menunggak pembayaran iuran, serta mampu menginterpretasikan model black-box untuk mendapatkan peranan masing-masing peubah penjelas dengan menggunakan metode SHAP. Hasil prediksi peserta PBPU yang akan menunggak diharapkan mampu memberikan insight tambahan kepada BPJS Kesehatan dalam pencegahan peserta menunggak. Data pada penelitian ini adalah big data peserta PBPU Program JKN-KIS yang dikelola oleh BPJS Kesehatan yaitu sebanyak ±13 juta data, namun pada saat pemodelan dilakukan sampling. Sampling data dilakukan untuk menghemat waktu, beban komputasi, dan biaya karena data yang cukup besar dan telah diujicobakan menggunakan 10% data sampel dan 50% data sampel dengan hasil tidak terlalu jauh berbeda. Diharapkan dengan menggunakan 50% data sampel dapat merepresentasikan keseluruan data yang ada. Terdapat dua tahapan analisis data yaitu praproses data dan pembentukan model klasifikasi serta interpretasi model klasifikasi. Gugus data dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 70:30, selanjutnya dilakukan penanganan ketidakseimbangan data menggunakan teknik SMOTE pada data
Keyword: AdaBoost, big data, machine learning, program JKN-KIS, random forest

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: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: