Judul: Perbandingan Analisis Diskriminan dan Metode Support Vector Machine Untuk Peubah Bebas Campuran (Kasus Waktu Lama Sembuh Penyakit Covid-19 di Sumatera Barat)
Abstrak: Metode klasifikasi merupakan metode statistika yang bertujuan untuk memprediksi suatu kelompok data pada kelas kelompok data yang sudah ada, berdasarkan peubah bebas. Ada banyak metode yang dapat digunakan dalam metode klasifikasi, diantaranya adalah analisis diskriminan dan metode support vector machine (SVM). Penggunaan analisis diskriminan pada pemodelan klasifikasi akan bermasalah ketika peubah bebas merupakan peubah bebas campuran kategorik dan kontinu, oleh sebab itu harus diatasi terlebih dahulu. Selain itu penggunaan peubah bebas yang terlalu banyak juga perlu dibatasi dengan melakukan seleksi information value agar terhindar dari terjadinya overfitting. Penggunaan metode klasifikasi juga sering mengalami masalah ketika jumlah data pada kelas peubah respon tidak seimbang (imbalance data) karena dapat menyebabkan kesalahan klasifikasi. Salah satu metode untuk mengatasi hal ini adalah metode resampling, untuk itu tiga metode resampling yaitu undersampling, oversampling, dan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) digunakan pada penelitian ini. Selain itu penggunaan analisis diskriminan dengan peubah bebas campuran kategorik-kontinu, peubah bebas kategoriknya tidak ditransformasi menjadi peubah bebas dummy tetapi digunakan untuk membangun sel (subset data) berdasarkan kombinasi kategori yang ada pada seluruh peubah bebas kategorik yang digunakan dalam model. Selain menggunakan analisis diskriminan, pada penelitian ini juga menggunakan metode support vector machine (SVM). Ide dasar dari metode SVM adalah mencari batas pemisah (hyperplane) yang paling optimal. Hyperplane adalah sebuah fungsi yang dapat memisahkan suatu kelas dengan kelas yang lain dan untuk mengimplementasikan beberapa metode kernel yaitu kernel linear, kernel polynomial dan kernel radial basis function. Terhadap ketiga kernel ini juga dilakukan hypertunning parameter untuk mencari nilai hyperparameter gamma dan C terbaik. Hasil dari pemodelan dibandingkan dan dipilih model terbaiknya berdasarkan nilai balance accuracy terbesar. Pada kedua metode klasifikasi perlu dilakukan evaluasi sebelum digunakan. Kajian studi kasus yaitu data yang memiliki peubah bebas campuran kategorik dan kontinu yang terdiri dari data Titanic Dataset, Coronary Heart Disease dan Indian Liver Patients Record yang bersumber dari Kaggle digunakan dalam evaluasi ini. Hasil membandingkan kedua model klasifikasi pada ketiga data ini menunjukkan bahwa pada data Titanic Dataset, analisis diskriminan dengan metode oversampling merupakan model yang lebih baik dibanding metode SVM kernel linear, karena menghasilkan nilai balance accuracy yang lebih tinggi yaitu sebesar 78.10%. Pada data Coronary Heart Disease, analisis diskriminan tanpa metode resampling merupakan model yang lebih baik dibanding metode SVM kernel radial basis function dengan metode undersampling, karena menghasilkan nilai balance accuracy yang lebih tinggi yaitu sebesar 73.75%. Sementara pada data Indian Liver Patients Record, analisis diskriminan dengan metode resampling SMOTE merupakan model yang lebih baik dari pada metode SVM kernel linear dengan metode SMOTE, karena menghasilkan nilai balance accuracy yang lebih tinggi yaitu sebesar 68.33%. Hasil perbandingan evaluasi model menunjukkan bahwa analisis diskriminan merupakan model yang lebih baik daripada SVM untuk ketiga gugus data yang digunakan. Kajian empiris yang digunakan pada penelitian ini merupakan data waktu lama sembuh penyakit Covid-19 di Sumatera Barat. Peubah bebas kategorik yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis kelamin dan gejala yang dirasakan saat terjangkit Covid-19. Peubah numerik yang digunakan terdiri dari umur, lama waktu gejala Covid-19 menghilang setelah diketahui terjangkit Covid-19, jumlah daun sungkai yang digunakan ketika membuat ramuan daun sungkai, jumlah gelas ketika meminum daun sungkai, jumlah hari
Keyword: Discriminant Analysis, Support Vector Machine, SVM, Mixed Independent Variable, Covid-19

Judul: Metode Analisis Diskriminan Verteks Multikategori dengan Aplikasi Bootstrap (Studi Kasus: Pemodelan dan Pengklasifikasian 162 Kabupaten Tertinggal di Indonesia)
Abstrak: Kementerian Pembangunan Daerah Tertinggal (KPDT) menyatakan bahwa pembangunan daerah tertinggal merupakan upaya terencana dari pemerintah untuk mengubah daerah dengan berbagai permasalahan sosial ekonomi dan keterbatasan fisik menjadi daerah maju dengan kualitas hidup sama atau tidak jauh tertinggal dibandingkan dengan daerah Indonesia yang lebih maju. Pengklasifikasian daerah tertinggal secara tepat berdasarkan faktor penyebab ketertinggalannya adalah masalah yang sangat penting untuk mendukung strategi penanggulangan ketertinggalan daerah. Analisis diskriminan merupakan metode statistika yang umum digunakan untuk mengklasifikasikan suatu objek baru ke dalam suatu kelompok yang telah didefinisikan sebelumnya. Analisis Diskriminan Verteks (ADV) merupakan metode klasifikasi multikategori nonparametrik yang diperkenalkan oleh Lange dan Wu (2008). ADV dapat mengklasifikasikan objek pada saat matriks X berpangkat penuh dan matriks X berpangkat tidak penuh. Klasifikasi pada ADV dilakukan dengan meminimumkan fungsi tujuan yang melibatkan ∈ -insensitive loss dan penalti kuadrat. Bootstrap merupakan salah satu teknik pendugaan selang kepercayaan parameter populasi yang mampu mengatasi data yang menyimpang dari asumsinya maupun data yang tidak memiliki asumsi dalam distribusinya (Efron dan Tibshirani 1993), dimana dalam menentukan selang kepercayaan dibutuhkan ≥1000 ulangan bootstrap (Davison dan Hinkley 1997). Tujuan penelitian ini adalah melakukan pengujian signifikansi pada fungsi ADV multikategori untuk matriks X berpangkat penuh dengan pendekatan resampling bootstrap melalui selang kepercayaan simultan dst ...
Keyword: Underdeveloped district, VDA, bootstrap, simultaneous confidence interval

Judul: Methane Consumption (CH4) on Upland Rice Cultivation Under Micro Climate Cobdition With N Fertilizer Levels
Abstrak: Methane (CH4) is one of radiatively active trace gases or greenhouse gas, having strong absorbsivity to the infrared outgoing radiation emitted by the earth's surface, hence causing the warming of the atmosphere. Methane concentration in the atmosphere increases with a rate of about 12+1 ppbv/yr, or 36 Tg/yr. The increase of methane was predicted to have a significant impact on the earth's climate. The presence of 1.3 ppmv of methane in the atmosphere causes the globally average surface temperature 1.30C higher than it would be with no methane.
Keyword: