Judul: Kajian Metode Safe-Level SMOTE pada Kasus Klasifikasi Data Tidak Seimbang
Abstrak: Metode prediktif merupakan metode data mining yang paling banyak digunakan dan paling banyak menguntungkan. Klasifikasi adalah salah satu teknik yang digunakan pada metode prediktif (Tuffery 2011). Salah satu isu penting yang ada pada klasifikasi dan menjadi kajian yang banyak dipelajari oleh peneliti adalah permasalahan data tidak seimbang. Data tidak seimbang adalah suatu kondisi dimana jumlah contoh dari salah satu kelas jauh lebih banyak dari kelas yang lain. Alasan buruknya kinerja metode klasifikasi biasa yang digunakan pada data tidak seimbang adalah bahwa tujuan metode klasifikasi dalam meminimumkan galat secara keseluruhan tidak dapat tercapai karena kelas minoritas hanya sedikit memberikan kontribusi, selain itu keputusan akhir yang dihasilkan tidak tepat karena terjadinya bias. Hal ini disebabkan oleh salah satu kelas mendominasi dalam hal jumlah amatan. Penelitian ini mengkaji salah satu metode oversampling yang dapat dijadikan sebagai pilihan dalam menangani permasalahan data tidak seimbang. Metode tersebut disebut safe-level SMOTE dan diperkenalkan oleh Bunkhumpornpat et al. (2009). Ide dasar safe-level SMOTE merupakan pengembangan dari metode SMOTE yang diperkenalkan oleh Chawla et al. (2002). Metode safe-level SMOTE memiliki beberapa kriteria yang menentukan data buatan dapat atau tidak dapat dibangkitkan. Kriteria tersebut dibentuk berdasarkan berbagai kemungkinan nilai koefisien safe level ratio yang diperoleh dan dapat menggambarkan berbagai kemungkinan posisi aman antara contoh kelas minoritas dan tetangga terdekatnya. Ketika contoh kelas minoritas dan tetangga terdekatnya berada di wilayah yang aman, maka data buatan tersebut dapat dibangkitkan. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data simulasi yang dirancang berdasarkan beberapa kriteria. Kriteria tersebut dibangun sedemikian rupa untuk mengakomodir semua kemungkinan pencampuran data mayoritas dan minoritas yang digambarkan melalui diagram pencar. Kriteria tersebut di antaranya adalah proporsi ketidakseimbangan data mayoritas dan minoritas, kondisi data mayoritas (tidak terpartisi) dan minoritas (tidak terpartisi dan terpartisi), posisi data minoritas terhadap data mayoritas, dan jumlah tetangga terdekat yang digunakan (k). Peubah yang digunakan meliputi peubah prediktor X1 dan X2 yang bersifat kontinu dan peubah respon yang terdiri dari dua kelas. Dengan mengombinasikan seluruh kriteria maka diperoleh sebanyak 120 data simulasi. Metode klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM) dengan fungsi kernel radial basis. Beberapa ukuran yang digunakan untuk menggambarkan kinerja model klasifikasi SVM adalah presisi, sensitifitas, dan F-measure. Analisis yang dilakukan yaitu dengan melakukan uji t berpasangan pada rata-rata F-measure. Alasan penggunaan uji t berpasangan adalah karena Fmeasure yang diperoleh berasal dari data uji yang sama yang digunakan untuk mengevaluasi model klasifikasi SVM yang mana terbentuk dari data latih yang seimbang (hasil metode SMOTE dan safe-level SMOTE). Berdasarkan analisis tersebut diperoleh kesimpulan mengenai kinerja metode SMOTE dan safe-level SMOTE. Berdasarkan hasil pengujian F-measure pada data minoritas yang tidak terpartisi, yaitu pada posisi beririsan dan menumpuk, metode safe-level SMOTE secara umum memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode SMOTE. Pada data minoritas yang terletak terpisah dengan data mayoritas, hasil menunjukkan bahwa kedua metode memberikan kinerja yang sama. Pada data minoritas yang terpartisi, ketika partisi ke-1 amatan kelas minoritas terletak beririsan atau menumpuk dengan data mayoritas, metode safe-level SMOTE memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan metode SMOTE. Hasil tersebut berbeda ketika jumlah amatan kelas minoritas partisi ke-1 terletak terpisah dengan data mayoritas,
Keyword: data tidak seimbang, oversampling, SMOTE, safe-level SMOTE, support vector machine (SVM), F-measure

Judul: Study of Unbalanced Data Handling Methods in Multiclass Classification
Abstrak: Metode penyeimbangan data pada kasus multi kelas terus berkembang seiring dengan pentingnya kondisi data yang seimbang untuk analisis klasifikasi. Semakin besar perbedaan proporsi suatu kelas terhadap kelas lainnya, semakin besar pula kemungkinan menurunnya kinerja klasifikasi. Tiga pendekatan penanganan data tak seimbang secara garis besar, yaitu pendekatan tingkat data, pendekatan tingkat algoritma dan pendekatan gabungan (hybrid). Pendekatan tingkat data yang sering digunakan yaitu Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE), Adaptive Synthetic (ADASYN), dan SMOTE and Cluster-based Undersampling Technique (SCUT). Selain itu, untuk meningkatkan kinerja hasil klasifikasi juga digunakan metode ensemble. Penelitian ini bertujuan mengkaji kinerja SMOTE, ADASYN, dan SCUT yang dikombinasikan dengan random forest, adaboost, decision tree, dan metode stacking dalam menyeimbangkan data dan meningkatkan kinerja klasifikasi, khususnya sensitivitas kelas minoritas. Penelitian ini menggunakan lima gugus data yang bersumber dari UCI Machine Learning Repository yaitu data balance-scale, red wine quality, internet firewall, ecoli, dan glass. Selain itu, kajian juga menggunakan data riil Indonesia, yaitu data kemiskinan pada tahun 2020 yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS). Keenam data tersebut memiliki jumlah amatan, peubah, dan kelas yang beragam. Data penelitian juga memiliki beberapa kriteria seperti berikut: (1) Proporsi kelas yang tidak seimbang, (2) Besarnya jumlah amatan, (3) Tumpang tindih (overlapping) antarkelas, dan (4) Subkonsep dalam kelas. Keenam gugus data yang digunakan dapat memiliki seluruh atau sebagian kriteria ketakseimbangan data. Pemodelan dilakukan pada data latih. Metode penanganan ketakseimbangan data yang diterapkan yaitu SMOTE, ADASYN, dan SCUT. Kemudian proses klasifikasi diterapkan pada data asli (data tak seimbang) dan data yang telah diseimbangkan dengan tiga metode tersebut. Pengklasifikasi yang digunakan adalah random forest, adaboost, decision tree, dan metode stacking. Pengklasifikasi dasar pada metode stacking yang digunakan adalah random forest, adaboost, dan decision tree serta menggunakan meta learner regresi logistik. Hasil klasifikasi dievaluasi dengan cara membandingkan kombinasi-kombinasi metode yang terbentuk berdasarkan akurasi, sensitivitas, dan F1-score. Selain itu, analisis perbandingan menggunakan uji Friedman dan Nemenyi post hoc untuk menentukan kombinasi metode penanganan data tak seimbang yang signifikan dalam meningkatkan akurasi, sensitivitas, dan F1-score. Kemudian, hasil uji perbandingan di sajikan melalui diagram Demsar. Kondisi ketakseimbangan data dibagi menjadi tiga kondisi, yaitu: (1) Ketakseimbangan data sangat ekstrem yang terjadi pada data red wine quality, internet firewall, ecoli, dan glass, (2) Ketakseimbangan data sedikit ekstrem yang terjadi pada data balance-scale, dan (3) Ketakseimbangan data tidak ekstrem yang terjadi pada data kemiskinan. Kriteria data lain yang dieksplorasi yaitu kondisi overlapping. Beberapa kondisi tersebut yang mungkin terjadi di antaranya, (1) Posisi terpisah yang terjadi pada data balance-scale, (2) Posisi beririsan yang terjadi pada data ecoli, dan (3) Posisi menumpuk yang terjadi pada data red wine quality, internet firewall, glass, dan kemiskinan. Metode SMOTE, ADASYN, dan SCUT secara umum dapat menyeimbangkan kelas sehingga proporsi kelas menjadi merata pada semua gugus data. Namun demikian, fungsi SCUT pada package scutr mengalami error saat mengolah data ecoli karena metode tersebut tidak mampu bekerja pada data dengan anggota kelas kurang dari 5 amatan. Oleh sebab itu, amatan pada ketiga kelas dihapus sehingga data ecoli terdiri atas 5 kelas sisanya. Secara umum, akurasi prediksi yang diperoleh dari keseluruhan data cukup bagus, khususnya yang menggunakan metode stacking sebagai pengklasifikasinya. Penggunaan metode penanganan
Keyword: ensemble, multiclass, unbalanced data

Judul: Heterologous Expression Of Endo-Β-Xylanase From Bacillus Pumilus Strain Bcrs-01 In Escherichia Coli.
Abstrak: Xylanases are glycoside hydrolase family 11 which depolymerise xylan in the plant cell wall, the most excessive form of hemicellulose. Endo-β-xylanases (EC 3.2.1.8) are most important to breakdown β-1,4-glicoside bond of xylan to produce disaccaride xyloolygosaccaride (XOs) and xylose (monomer). Bovine rumen fluids have potential to obtain endo-β-xylanase produced of bacteria. The objectives of this study were to obtain xylanase producing bacteria and to express xynA gene encoding endo-β-xylanase from bacterium in Escherichia coli. Twenty nine isolate bacteria have been succesfully isolated from bovine rumen fluid in agar medium containing birchwood xylan. Isolate BCRS-01 bacterium was previously screened for the high production of xylanase. Based on 16S rRNA gene sequence analysis, BCRS-01 showed high similarity (99%) to Bacillus pumilus (accession number NR043241). The crude xylanase had optimal activity at 55oC, pH 7.0. Furthermore, the crude xylanase exhibited broad pH stability from 4.0 to 10.0 and remained more than 60% and 40% of its activity after incubation at pH 4.0 until 10.0, respectively for 60 min. It also showed a stability at temperature 25-50oC since it retained 80% and 50% of its activity when incubated at 50oC or 30 and 60 min, respectively. The xylanase activity was strongly inhibited by Ca2+ and Cu2+ at concentration 10 mM, and as little as 1 mM for Mn2+. Therefore, this xylanase has potentially used as additive feeds in animal feed industry. The DNA sequence xynA gene encoded endo-β-xylanase was amplified and cloned into the expression vector pET-15by under the control of T7 promoter. The recombinant protein had succesfully expressed in Escherichia coli BL21 (DE3) pLysS. A protein recombinant of approximately, 26.7 kDa was observed on the SDS-PAGE analysis. Crude extract of recombinant endo-β-xylanase demonstrated activity of enzyme at 56 U mL-1 using birchwood xylan as a substrate at 55oC for 10 min.
Keyword: Bacillus pumilus, bovine rumen fluid, endo-β-xylanase, heterologous expression.