Judul: Perbandingan Multinomial Logistic Discriminant Analysis (MLgDA), Classification and Regression Trees (CART), dan Algoritme EasyEnsemble (Studi Kasus: Dampak Anak Bekerja di Indonesia, 2018).
Abstrak: Indonesia melalui Kementerian Ketenagakerjaan telah menerbitkan Peta Jalan (Roadmap) “Menuju Indonesia Bebas Pekerja Anak Tahun 2022”. Namun data masih mencatat terdapat 7.23 persen anak bekerja pada tahun 2017, lima tahun menjelang tahun target. Faktanya, temuan tersebut meningkat sejak 2015 yang hanya mencapai 5.99 persen. Anak bekerja mengalami berbagai dampak permasalahan, yang paling terlihat jelas adalah mengenai pendidikan dan jumlah jam kerja. Anak bekerja ada yang terhambat akses pendidikannya, tereksploitasi secara jam kerja, atau bahkan mengalami kedua dampak tersebut sekaligus. Untuk itu perlu ditemukan faktor pengklasifikasi pada dampak anak bekerja. Tujuan utama penelitian ini ialah menentukan metode yang tepat dalam mengklasifikasikan dampak anak bekerja. Metode yang dicobakan adalah Multinomial Logistic Discriminant Analysis (MLgDA), Classification and Regression Trees (CART), dan algoritme EasyEnsemble. Ketiga metode tersebut sama-sama berguna dalam pengklasifikasian kasus multikelas tidak berorde. Keunggulan MLgDA antara lain cocok untuk data yang terdiri dari peubah numerik dan kategorik, formulasinya mudah dipahami, dan cocok untuk berbagai distribusi. CART efisien dalam mengklasifikasikan sampel baru, telah teruji secara luas implementasinya dalam perangkat lunak, mampu mengatasi data yang hilang, tidak terpengaruh adanya pencilan, kolinieritas, dan heteroskedastisitas antar peubahnya, serta tidak ada trasnformasi data. Algoritme EasyEnsemble merupakan algoritme terbaik dari beberapa metode ensemble yang pernah dikembangkan saat ini, memiliki waktu pengolahan yang lebih cepat daripada algoritme lain, serta tahapan algoritmenya mudah dipahami. Data penelitian ini bersumber dari Survei Angkatan Kerja Nasional (Sakernas) 2018. Sebanyak 15.53 % anak bekerja terhambat akses pendidikannya. Anak bekerja tereksploitasi secara jam kerja sebesar 19.89 %. Anak bekerja terhambat akses pendidikannya sekaligus tereksploitasi secara jam kerja sebesar 18.89 %. Sementara 45.69 % sisanya anak bekerja tidak mengalami kedua dampak. Kinerja klasifikasi dampak anak bekerja terbaik dihasilkan oleh MLgDA. MLgDA memberikan rata-rata nilai akurasi, sensitifitas, dan spesifisitas yang lebih baik daripada CART dan algoritme EasyEnsemble. Peubah yang berpengaruh nyata terhadap dampak anak bekerja antara lain hubungan anak dengan kepala rumah tangga (KRT), tingkat pendidikan anak, kegiatan utama anak seminggu yang lalu, lapangan pekerjaan utama anak, lama bekerja anak di pekerjaan utama, status pekerjaan utama anak, upah/gaji/pendapatan bersih sebulan anak, umur KRT, tingkat pendidikan KRT, jumlah jam kerja seminggu KRT, dan status pekerjaan utama KRT.
Keyword: anak bekerja, multinomial, logistik, analisis diskriminan, CART, easyensemble

Judul: Perbandingan Multivariate Adaptive Regression Spline (Mars) Dan Pohon Klasifikasi C5.0 Pada Data Tidak Seimbang (Studi Kasus: Pekerja Anak Di Jakarta).
Abstrak: Pekerja anak merupakan salah satu pelanggaran hak anak karena mendayagunakan anak-anak untuk tujuan ekonomi. Tidak semua anak yang bekerja adalah pekerja anak. Badan Pusat Statistik (BPS) mendefinisikan seorang anak adalah pekerja anak jika memenuhi salah satu kriteria, yaitu anak-anak berumur 5-12 tahun yang bekerja dalam satu minggu terakhir tanpa melihat jam kerja mereka, atau anak-anak berumur 13-14 tahun yang bekerja lebih dari 15 jam dalam satu minggu terakhir, atau anak-anak yang bekerja umur 15-17 tahun yang bekerja lebih dari 40 jam dalam satu minggu terakhir. Metode klasifikasi digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap pekerja anak karena peubah respon dalam penelitian ini terdiri dari dua kelas yaitu pekerja anak dan bukan pekerja anak. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Mutivariate Adaptive Regression Spline (MARS) dan Pohon Klasifikasi C5.0. MARS merupakan metode regresi non parametrik yang menggabungkan fungsi basis spline dengan algoritma pemilahan rekursif yang bersifat adaptif terhadap data sehingga menghasilkan model dengan tingkat keakuratan tinggi. C5.0 merupakan metode analisis yang mentransformasi data ke dalam bentuk pohon yang mudah dalam interpretasi dengan tingkat keakuratan yang tinggi. Jumlah pekerja anak diketahui jauh lebih rendah daripada jumlah anak pada suatu wilayah. Ketimpangan proporsi pada kelas peubah respon disebut dengan data tidak seimbang (imbalanced data). Klasifikasi rentan terhadap data yang tidak seimbang karena menghasilkan model dengan akurasi yang rendah pada kelas minoritas. Beberapa metode untuk menangani data yang tidak seimbang yaitu Syntethic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dan Cost Sensitive Learning (CSL). SMOTE menyeimbangkan kedua kelas pada peubah respon dengan membuat data sintetis untuk kelas minoritas, sementara CSL memberikan pembobotan pada saat pembangunan model berdasarkan kesalahan klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mencari model klasifikasi terbaik antara metode MARS dan C5.0 setelah penanganan data tidak seimbang dengan SMOTE dan CSL serta mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap pekerja anak di Propinsi DKI Jakarta. Data yang digunakan adalah Survey Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) Propinsi DKI Jakarta pada tahun 2013. Model terbaik berdasarkan nilai luas di bawah Kurva ROC (AUC) tertinggi adalah MARS dengan SMOTE. Beberapa faktor yang berpengaruh terhadap pekerja anak antara lain Partisipasi Sekolah Anak (X1), Tinggal dengan Orang Tua Kandung (X3), Umur Kepala Rumah Tangga (KRT) (X4), Pendidikan KRT (X7), Pengeluaran per Kapita (X12), dan Jumlah Anggota Rumah Tangga (X10). ,
Keyword: C5.0, Cost Sensitive Learning, Data Tidak Seimbang, MARS, Pekerja Anak, SMOTE

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: