Judul: Penerapan synthetic minority oversampling technique pada pemodelan regresi logistik ordinal berat lahir bayi di Provinsi Jawa Timur
Abstrak: Berat lahir bayi yang rendah sering dihubungkan dengan meningkatnya resiko terserang penyakit, terhambatnya pertumbuhan dan perkembangan kognitif, serta kematian pada bayi. Prediksi berat lahir bayi sejak dini diharapkan dapat menekan angka berat lahir bayi rendah, sehingga diperlukan pemodelan berat lahir bayi. Berat lahir bayi diklasifikasikan menjadi empat kategori yaitu Bayi Berat Lahir Normal, Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR), Bayi Berat Lahir Sangat Rendah (BBLSR), dan Bayi Berat Lahir Ekstrim Rendah (BBLER). Pemodelan klasifikasi berat lahir bayi menggunakan regresi logistik ordinal. Data yang digunakan adalah data berat lahir bayi di Jawa Timur hasil Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia tahun 2012. Data tersebut banyak mengumpul di kategori bayi berat lahir normal yaitu sebesar 82.19%. Banyaknya data yang tidak seimbang pada kategori respon memengaruhi tingkat akurasi model dalam memprediksi klasifikasi respon. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) digunakan untuk menyeimbangkan banyaknya data dengan cara membuat data sintetis secara acak. Pembangkitan nilai acak menggunakan set.seed(9). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemodelan klasifikasi berat lahir bayi dengan SMOTE menghasilkan nilai Multiclass Extension of AUC (MAUC) lebih besar dibandingkan dengan tanpa SMOTE, yaitu dari 0.854 menjadi 0.905. Selain itu nilai R2 Nagelkerke juga lebih besar, yaitu dari 46.8% menjadi 72.6%. Penggunaan SMOTE pada data tidak seimbang menghasilkan model yang lebih baik dan lebih akurat dalam memprediksi klasifikasi berat lahir bayi.
Keyword: birth weight baby, imbalanced data, ordinal logistic regression, SMOTE

Judul: Perbandingan Random Forest dan SMOTE Random Forest pada Klasifikasi Berat Badan Lahir Rendah (BBLR)
Abstrak: Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) didefinisikan sebagai kondisi berat badan saat lahir kurang dari 2500 gram. Bayi yang lahir dengan kondisi BBLR lebih rentan terkena penyakit dan memiliki risiko lebih tinggi terjadi kematian pada umur dini. Kondisi BBLR dapat diprediksi menggunakan metode random forest. Metode random forest merupakan metode klasifikasi yang dapat menghasilkan error yang rendah dalam memprediksi suatu kejadian dan dapat mengatasi data latih dalam jumlah yang besar secara efisien. Namun, metode klasifikasi rentan terhadap ketidakseimbangan data. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan data adalah Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja metode klasifikasi random forest dan SMOTE random forest yang diaplikasikan pada kasus klasifikasi BBLR, serta mengidentifikasi peubah penting dalam memprediksi kejadian BBLR. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode random forest menghasilkan akurasi dan spesifisitas yang lebih tinggi dibandingkan SMOTE random forest, akan tetapi menunjukkan nilai sensitivitas dan AUC yang rendah. SMOTE random forest mampu meningkatkan nilai sensitivitas sebesar 25,32%, dan nilai AUC sebesar 1,72%. Hal ini membuat model SMOTE random forest lebih baik dalam memprediksi kejadian BBLR. Model SMOTE random forest menunjukkan nilai akurasi sebesar 79,84%, sensitivitas 30,99%, spesifisitas 83,6%, dan AUC 62%. Peubah penting dalam memprediksi kejadian BBLR, yaitu jumlah kunjungan pemeriksaan kehamilan, kuintil kekayaan, usia ibu saat melahirkan, suplemen zat besi, status pernikahan, dan kelahiran kembar.
Keyword: LBW, random forest, SMOTE

Judul: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4