Judul: Evaluasi Kinerja Super Learner pada Data Tidak Seimbang dan Berbagai Tingkat Kerumitan Data
Abstrak: Super learner merupakan model klasifikasi yang menggunakan teknik ensemble dan teknik cross validation dalam proses pemodelannya. Penggunaan dua teknik tersebut dipandang baik dalam menghasilkan model prediksi, sehingga dapat dikatakan bahwa super learner merupakan model klasifikasi yang mempunyai tingkat ketepatan prediksi yang baik. Kebaikan model klasifikasi tentu dipengaruhi oleh karakteristik data yang ingin dimodelkan. Karakteristik data dapat dikelompokkan berdasarkan beberapa ukuran. Ukuran yang dimaksud adalah ukuran kerumitan yang didasarkan oleh pengukuran kerumitan pada peubah respon, peubah prediktor, maupun keduanya. Salah satu karakteristik data yang sering kali dijadikan perhatian dalam pemodelan klasifikasi adalah ketidakseimbangan kelas pada peubah respon. Ukuran ketidakseimbangan kelas sangat mempengaruhi kebaikan model klasifikasi. Hal ini dikarenakan algortima model-model klasifikasi dapat menghasilkan model yang baik ketika dihadapkan pada data dengan kelas yang cenderung seimbang. Data dengan kelas yang tidak seimbang mempunyai dua kelompok kelas respon, yakni kelompok kelas mayoritas dan kelompok kelas minoritas. Model-model klasifikasi sering kali mengalami kesulitan dalam memprediksi dengan tepat kelompok kelas minoritas, sehingga data dengan ukuran kerumitan ketidakseimbangan kelas yang ekstrim membutuhkan model atau penanganan yang sesuai. Selain ukuran ketidakseimbangan kelas pada peubah respon, terdapat lima ukuran kerumitan lainnya yang menjadi perhatian dalam penelitian ini, diantaranya feature based-measures, measures of linearity, neighbourhood measures, network measures, dan dimensionality measures. Keenam jenis ukuran kerumitan tersebut diteliti pengaruhnya terhadap model klasifikasi super learner yang dipandang mempunyai kemampuan yang baik dalam menghasilkan model prediksi. Data yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari tujuh data yang kemudian dilakukan pengubahan proporsi kelas menjadi 70:30, 20, dan 90:10. Pengubahan ini dimaksudkan untuk melihat kemampuan dari model super learner pada berbagai tingkat ketidakseimbangan data. Berdasarkan ukuran kebaikan model akurasi, sensitivitas, spesifisitas, dan akurasi seimbang, model super learner mengalami penurunan kemampuan pada setiap kenaikan tingkat ketidakseimbangan kelas. Penurunan ukuran kebaikan model yang nyata terlihat pada pengubahan proporsi dari 70:30 menjadi 80:20 dan 10, sehingga dapat dikatakan bahwa model super learner belum mampu menghasilkan model prediksi yang tepat pada data dengan tingkat ketidakseimbangan kelas yang ekstrim. Hubungan keenam ukuran kerumitan dengan ukuran kebaikan model akurasi seimbang diukur dengan menggunakan nilai korelasi Pearson. Berdasarkan nilai korelasi Pearson, terdapat dua jenis hubungan, yakni hubungan yang searah dan hubungan yang tidak searah. Hubungan searah yang nyata ditunjukkan oleh ukuran kerumitan entropy of class proportions (C1), score (Hubs), non-linearity of the nearest neighbor classifier (N4), average number of features per dimension (T2), dan collective feature efficiency (F4), AN Tid SAR ens tekn dik ting dik uku peu dija pad klas men cen kelo min mem keru pen resp pen neig Kee klas men tuju 80:2 mo aku seti mo 90: men keti den kor yak yan hub num sedangkan hubungan yang tidak searah yang nyata ditunjukkan oleh ukuran kerumitan ratio of intra/extra class nearest neighbor distance (N2), maximum Fisher’s discriminant ratio (F1), clustering coefficient (ClsCoef), imbalance ratio (C2), ratio of the PCA dimension to the original dimension (T4), non-linearity of a linear classifier (L3), fraction of hyperspheres covering data (T1), dan maximum individual feature efficiency (F3).
Keyword: balanced accuracy, complexity measure, super learner

Judul: A Study on The Effect of Class Balancing Methods to Data Complexity in Classification Model
Abstrak: Permasalahan klasifikasi merupakan suatu permasalahan yang terjadi pada pemodelan klasifikasi yang dapat memengaruhi performa pemodelan klasifikasi. Permasalahan klasifikasi dapat terjadi permasalahan pada karakteristik dari data. Karakteristik dari data dapat di ukur dengan menggunakan suatu ukuran yang disebut sebagai ukuran kompleksitas data. Ukuran kompleksitas data di antaranya adalah ukuran melihat keterpisahan kelas amatan secara linear, tumpang tindih amatan kelas, dimensi data dan kepadatan data. Pengukuran ukuran kompleksitas data akan memudahkan dalam memahami dan pengambilan keputusan dari analisis data yang akan dilakukan sehingga hasil performa klasifikasi yang didapatkan lebih baik. Kelas tidak seimbang merupakan salah satu masalah karakteristik data yang terjadi karena banyak amatan kelas mayoritas dan kelas minoritas tidak seimbang. Permasalahan tidak seimbangnya suatu data sering sekali ditemukan di berbagai bidang data. Makin besar nilai proporsi amatan kelas mayoritas dibandingkan kelas minoritas maka akan menghasilkan performa klasifikasi yang bias. Kombinasi dari permasalahan kelas tidak seimbang dengan ukuran kompleksitas lainnya akan membuat pemodelan akan makin sulit mendapatkan model yang baik. Sehingga, penelitian ini menggunakan empat teknik penyeimbangan kelas SMOTE ENN, SMOTE Tomek, SVM SMOTE dan K-means SMOTE sebagai teknik yang dapat memperbaiki ukuran kompleksitas dan meningkatkan performa model klasifikasi. Penelitian ini bertujuan mengkaji penerapan empat teknik penyeimbangan kelas yang mengurangi ukuran kompleksitas data dan teknik terbaik yang menghasilkan performa klasifikasi yang baik. Tujuan lainnya adalah mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi status keberhasilan perbaikan ukuran kompleksitas pada data. Serta mengkaji teknik terbaik yang memberikan peningkatan performa klasifikasi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 46 gugus data publik, gugus data ini diukur kompleksitas datanya sebelum dan setelah penerapan teknik penyeimbangan kelas serta masing-masing gugus data di lakukan pengklasifikasian dengan model random forest. Data yang berasal dari pengukuran kompleksitas data akan digunakan sebagai perbandingan teknik penyeimbangan terbaik. Data ini juga akan digunakan sebagai peubah respon dalam pengidentifikasian faktor-faktor yang memengaruhi status keberhasilan perbaikan ukuran kompleksitas sebanyak 28 jenis perubahan sebagai peubah respon. Peubah prediktor yang digunakan adalah ukuran kompleksitas sebelum diterapkan teknik penyeimbangan kelas dan faktor lainnya yaitu imbalance rasio, banyak peubah prediktor numerik dan kategorik, serta banyak amatan. Hasil perbandingan ukuran kompleksitas data memberikan informasi bahwa seluruh teknik berhasil menurunkan kompleksitas N1 dan T1. SMOTE ENN berhasil menurunkan kompleksitas T1 pada seluruh data. SVM SMOTE dan K-means SMOTE juga mampu menurunkan ukuran kompleksitas T2 pada seluruh data. Perbandingan ukuran kompleksitas dengan uji t didapatkan tiga teknik penyeimbangan memberikan pengaruh nyata pada ukuran kompleksitas N1, T1 dan T2 yaitu SMOTE Tomek, SVM SMOTE, K-means SMOTE. SMOTE ENN hanya berpengaruh nyata pada ukuran kompleksitas N1 dan T1 saja. Perbandingan performa random forest menghasilkan dari empat teknik SMOTE ENN adalah teknik yang paling sedikit meningkatkan balance accuracy yang hanya 28 gugus data. SMOTE Tomek dan SVM SMOTE memberikan hasil yang sama yaitu 39 gugus data dan SVM SMOTE memperoleh 40 gugus data yang berhasil diperbaiki. Berdasarkan hasil perbandingan ukuran kompleksitas data dan kinerja klasifikasi SVM SMOTE adalah teknik penyeimbangan terbaik. Identifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap status keberhasilan perbaikan ukuran kompleksitas menggunakan regresi logistik mendapatkan hasil dari 28 pemodelan hanya 8 model yang memberikan faktor yang signifikan. Faktor yang signifikan pada model-model tersebut kebanyakan adalah faktor yang dari ukuran kompleksitas
Keyword: random forest, classification problems, data complexity, imbalance class, svm smote

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: