Judul: Logistic Regression, Support Vector Machine and Random Forest for Predicting Unemployment Status in Zanzibar
Abstrak: Beberapa model klasifikasi dari berbagai penelitian telah dilakukan untuk memprediksi status pengangguran diantaranya adalah regresi logistik, Support Vector Machine, dan Random Forest. Studi ini akan membandingkan ketiga metode untuk memprediksi status pengangguran di Zanzibar. Data Integrated Labor Force Survey (ILFS) di Zanzibar tahun 2020/21 digunakan dalam penelitian ini untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi pengangguran. Dari ketiga metode yang digunakan, metode atau algoritma Random Forest merupakan metode ayng sulit dalam hal interpretasi. Oleh karena itu, pendekatan aturan ekstraksi dan asosiasi menjadi salah satu Solusi untuk mengenali interaksi peubah umum pada Random Forest. Selain itu, masalah ketidakseimbangan data menjadi isu yang perlu ditangani dalam penelitian ini. Untuk mengatasi ketidakseimbangan dalam dataset, metode yang digunakan adalah Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Pengangguran merupakan permasalahan serius yang berdampak pada berbagai aspek, seperti keuangan, kesehatan mental, dan taraf hidup. Berdasarkan data survei ILFS, terjadi peningkatan signifikan dalam tingkat pengangguran di Zanzibar yang dilakukan pada tahun 2006, 2014, dan 2020/2021 masing-masing sebesar 5,5%, 14,3%, dan 19,6%. Mengingat situasi ini, prediksi diperlukan untuk mengidentifikasi peubah-peubah penting yang berkontribusi terhadap pengangguran untuk membantu menciptakan kesempatan kerja yang lebih baik. Penelitian ini merupakan penelitian pertama di Zanzibar yang menggunakan model klasifikasi (algoritma) untuk memprediksi status pengangguran. Hal ini juga merupakan penerapan awal kerangka aturan ekstraksi dan asosiasi dalam prediksi pengangguran, meningkatkan kemampuan interpretasi dan memberikan kontribusi unik pada literatur penelitian kedepannya. Hasil dari studi ini menunjukkan bahwa regresi logistik dengan data yang sudah diseimbangkan menggunakan pendekatan SMOTE, muncul sebagai model terbaik, serta mencapai tingkat akurasi sebesar 68,9%. Peubah seperti jenis kelamin, kurangnya asuransi kesehatan, tingkat pendidikan, dan kategori usia sangat memengaruhi prediksi pengangguran. Selain itu, dari hasil Random Forest dapat diinterpretasikan bahwa peubah 'perempuan, pemuda, kurangnya asuransi kesehatan, dan tingkat pendidikan menengah' menjadi peubah paling dominan dalam memprediksi pengangguran dengan tingkat kepercayaan yang tinggi., Several classification models from various review papers have been proposed for predicting unemployment status. Among these classification models, Logistic Regression (LR), Support Vector Machines (SVM) and Random Forests (RF) have drawn attention to the prediction of unemployment status. This study compares logistic regression, support vector machines and random forests to predict unemployment status in Zanzibar. In our study using Zanzibar’s Integrated Labor Force Survey (ILFS) data for 2020/21, we aimed to pinpoint significant factors influencing unemployment. However, grasping the random forest model proved to be difficult. Therefore, we created an easily understandable random forest using extraction and association rules to recognize the interaction of common variables. Additionally, we noticed a class imbalance issue, with fewer unemployed individuals than employed ones. To address the imbalance in the dataset, we employed the Synthetic Minority Over- sampling Technique (SMOTE) to balance the data. Unemployment is a serious problem that has an impact on various aspects, such as finances, mental health, and standard of living. We observed a notable increase in Zanzibar’s unemployment rate in ILFS surveys conducted in 2006, 2014, and 2020/2021 at 5.5%, 14.3%, and 19.6%, respectively. Given this situation, prediction is needed to identify important variables that contribute to unemployment to help create better job opportunities. This study is the first in Zanzibar to use a classification model(algorithm)
Keyword: association rule, extraction rule, LR, RF, unemployment status

Judul: Pemodelan Regresi Lasso Berbasis Wilayah dalam Identifikasi Peubah yang Memengaruhi Pengangguran di Pulau Jawa 2022
Abstrak: Pengangguran merupakan salah satu permasalahan ekonomi yang sering dijumpai di negara Indonesia. Pada tahun 2022, Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Indonesia sebesar 5,9% dan berada pada urutan ke-55 tertinggi di dunia. Tiga provinsi di Pulau Jawa memiliki nilai TPT di atas TPT Indonesia. Adanya kemungkinan ketidakmiripan karakteristik antar kabupaten/kota di dalam satu provinsi yang sama dapat memberikan hasil yang kurang dapat mewakili secara keseluruhan, sehingga diperlukan pembentukan cluster. Pembentukan cluster berdasarkan kabupaten/kota yang berdekatan menyebabkan di dalam cluster dapat terdiri dari beberapa provinsi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peubah yang memengaruhi TPT di Pulau Jawa 2022 dengan metode LASSO yang dapat melakukan seleksi peubah tanpa adanya pertimbangan cluster dan metode LASSO per cluster dan Generalized LASSO untuk melakukan pemodelan dengan mempertimbangkan cluster yang berdekatan. Hasil dari LASSO didapatkan bahwa hanya peubah TPAK dan UMK yang berpengaruh terhadap TPT di Pulau Jawa 2022, sedangkan hasil LASSO per cluster dan Generalized LASSO tidak terlalu berbeda jauh. Akan tetapi, pada Generalized LASSO dapat diketahui peubah dengan pengaruh yang sama antar cluster. Peubah yang berpengaruh terhadap TPT di Pulau Jawa 2022 berdasarkan hasil Generalized LASSO yaitu TPAK, kepadatan penduduk, IPM, UMK, dan PDRB., Unemployment is one of the most common economic problems in Indonesia. In 2022, Indonesia's Open Unemployment Rate (TPT) is 5.9% and ranked 55th highest in the world. Three provinces in Java Island have TPT above Indonesia's TPT. There is a possibility that the characteristics of dissimilarities between regencies/cities within the same province can produce results that are not representative as a whole, so that it is necessary to form clusters. The formation of clusters based on adjacent districts/cities means that a cluster can consist of several provinces. This study aims to determine the variables that affect TPT in Java Island with the LASSO which can select variables without considering clusters and the LASSO per cluster and Generalized LASSO for modeling by considering clusters. The results from LASSO that TPAK and UMK variables had an effect on TPT in Java Island, while the LASSO per cluster and Generalized LASSO results were not too different. Generalized LASSO it can be seen that the variables with the same effect between cluster. The variables that affect TPT in Java Island with Generalized LASSO are TPAK, population density, HDI, UMK, and GRDP.
Keyword: cluster, Jawa, Generalized LASSO, LASSO, Tingkat Pengangguran Terbuka

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: