Judul: Overcoming Imbalanced and Overlapping Data in Multiclass Classification
Abstrak: Classification model suffers when the dataset contains imbalanced and overlapping data. Imbalanced data tends to produce models that are only good at classifying the majority class but bat at the minority class. Meanwhile, overlapping data makes classification difficult because of similar characteristics between classes. These two conditions are already challenging separately and even more complex if they occur together. Problems are getting more complicated when it is a multiclass classification case. Multiple Classifier System (MCS) model, a combination of Sequential Logistic Regression (LR) and K-Nearest Neighbour (KNN), is used to handle the existing problems. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) method was also applied to balance the dataset. One Versus One (OVO) Decomposition technique helps the multiclass classification process. Simulation data with 18 scenarios proves the MCS-SMOTE model can handle problems by providing good performance. Empirical Data: Poverty on Jawa Barat in 2021 is also used to prove the model's performance. Its performance, proven by accuracy, F1 Score, and G-Mean, is superior to the others.
Keyword: Simulation, Imbalanced Data, Multiclass, Multiple Classifier System, Overlapping Data

Judul: Evaluation of Ensemble Method for Multiclass Classification on Unbalanced Data
Abstrak: Salah satu masalah yang sering muncul pada analisis klasifikasi adalah data tak seimbang. Masalah tersebut menyebabkan kesalahan prediksi pada proses klasifikasi sehingga mempengaruhi sensitivitas khususnya pada kelas minoritas. Data tak seimbang dapat ditangani menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Selain itu, metode ensemble digunakan pada proses klasifikasi karena mampu meningkatkan kinerja klasifikasi. Penelitian ini mengevaluasi metode ensemble dan mengombinasikannya dengan SMOTE untuk mengatasi masalah tersebut. Data yang digunakan pada penelitian ini meliputi data balance-scale, nursery, redwine quality, internet firewall dan Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU). Penelitian difokuskan pada random forest dan adaboost yang merupakan anggota metode ensemble dan sebagai pembanding untuk mengetahui kebaikan kinerja metode tersebut dikaji pula metode k-Nearest Neighbor (KNN) dan decision tree dari keluarga pengklasifikasi tunggal. Hasil klasifikasi dievaluasi dengan cara membandingkan metode ensemble dan pengklasifikasi tunggal berdasarkan akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas pada kondisi data sebelum dan setelah proses SMOTE. Evaluasi hasil klasifikasi pada kelima dataset yang digunakan menunjukkan bahwa metode ensemble cenderung memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan decision tree dan KNN. Data yang telah melalui proses SMOTE menghasilkan sensitivitas yang lebih baik, khususnya pada kelas minoritas. Kata kunci: adaboost, random forest, SMOTE, One of the problems that often arise in classification analysis is unbalanced data. This problem causes prediction errors in the classification process, so that it affects the sensitivity, especially in the minority class. Unbalanced data can be handled using Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). In addition, the ensemble method is used in the classification process because it can improve classification performance. The study evaluates the ensemble method and combines it with the SMOTE to deal with the problem. The data used in this study include balance-scale, nursery, redwine quality, internet firewall, and Air Pollution Standard Index. The study focused on random forest and adaboost in the class of ensemble methods and as a comparison to determine the good performance of this method, the k-Nearest Neighbor (KNN) and decision tree in the class of single classifier. The classification results are evaluated by comparing the ensemble and single classifier methods based on accuracy, sensitivity, and specificity on the data conditions before and after the SMOTE process. The evaluation of the classification result on the five datasets used shows that the ensemble method tends to provide better performance than decision tree and KNN. Data that has been processed with SMOTE produced a better sensitivity, especially in the minority class. Keywords: adaboost, random forest, SMOTE
Keyword: adaboost, random forest, SMOTE

Judul: Kajian pengaruh logam dan pengkelat logam terhadap aktifitas enzim proteolitik getah pepaya
Abstrak: Getah pepaya mengandung enzim papain. Papain merupakan enzim protease (mampu untuk mendegradasi substrat protein) dan memiliki grup sulfhidril sebagai sisi aktifnya. Papain merupakan suatu produk yang sangat potensial dalam bidang industri dan menjadi kebutuhan dalam kehidupan manusia, sebagai contoh papain digunakan sebagai pelunak daging di industri daging, sebagai agen penjernih bir, sebagai bahan obat serta bahan kosmetik. Papain dikenal karena memiliki kestabilan yang relatif tinggi terhadap suhu, pelarut organik dan reagen yang dapat menyebabkan denaturasi pada enzim lain. Namun, papain sangat sensitif terhadap adanya oksidasi ion logam. Ion logam akan berikatan dengan gugus sulfhidril papain sehingga menghambat aktifitas proteolitiknya. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh beberapa ion logam yang dapat menghambat aktifitas proteolitik getah pepaya. Selain itu dikaji pula mengenai penambahan Etilen diamin tetra asetat (EDTA) terhadap getah yang aktifitas proteolitiknya telah dihambat oleh ion logam. EDTA diperkirakan akan mampu mengikat ion logam yang terikat sebelumnya di dalam gugus SH papain. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa penambahan ion logam dapat menyebabkan penghambatan aktifitas proteolitik getah. Efek penghambatan dari ion-ion logam terhadap aktifitas proteolitik papain getah secara berurutan adalah sebagai berikut Cu2+>Hg2+>Zn2+> Fe2+, Fe3+, Cu2+ merupakan ion logam yang paling menurunkan aktifitas papain. Pada penambahan Cu 0.0005M mengakibatkan penurunan aktifitas sebesar 29% lebih rendah dibanding aktifitas proteolitik papain getah kontrol. Penambahan Cu2+ 0.05M menyebabkan papain tidak memperlihatkan aktifitasnya proteolitiknya lagi (inaktif). Selanjutnya, ion logam Hg2+ juga menurunkan aktifitas papain getah secara signifikan, diikuti oleh ion logam Zn2+. Fe² dan Fe hanya sedikit menurunkan aktifitas papain getah.
Keyword: