Judul: Ensemble Learning Model with LIME-Based Explanation for Imbalanced Data in Early Detection of Pressure in the Capital Markets
Abstrak: Pasar modal merupakan tempat pertemuan antara pemilik modal dan investor untuk mendanai usaha dan menjaga stabilitas perekonomian suatu negara. Namun, tekanan yang terjadi pada pasar modal dapat memiliki dampak negatif yang signifikan terhadap perekonomian secara keseluruhan. Oleh karena itu, diperlukan sistem peringatan dini yang efektif untuk mengurangi dampak negatif tersebut. Kejadian tekanan pada pasar modal memiliki frekuensi yang jauh lebih rendah daripada hari-hari normal, yang dalam konteks pemodelan machine learning dikenal sebagai ketidakseimbangan kelas. Kelas minoritas mengacu pada kejadian tekanan, sedangkan kelas mayoritas merujuk pada kejadian normal. Untuk memastikan hasil prediksi yang lebih akurat terhadap kelas minoritas, penanganan ketidakseimbangan kelas dalam pemodelan machine learning menjadi sangat penting. Dalam penelitian ini, dilakukan berbagai teknik penanganan ketidakseimbangan kelas, seperti pengurangan sampel menggunakan Random Undersampling (RUS), penambahan sampel dengan Random Oversampling (ROS), SMOTE, SMOTE-Borderline, dan ADASYN, serta kombinasi penambahan dan pengurangan sampel menggunakan metode over-under sampling seperti SMOTE Tomek dan SMOTE-ENN. Selain itu, penerapan pembobotan kelas (class weight) juga dilakukan dengan menggunakan model machine learning ensemble seperti Bootstrap Aggregating (Bagging) dan Boosting, yang meliputi Random Forest, ExtraTrees, CatBoost, XGBoost, dan LightGBM. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup rentang waktu harian dari Januari 2010 hingga Agustus 2020, dengan melibatkan berbagai variabel prediktor yang terkait dengan Pasar Saham Global Regional, Komoditas dan Kurs, Indikator Teknikal, Indeks Sektoral, IHSG Leaders, MSCI, Saham Net Buy/Sell Asing, serta SBN dan Kepemilikan SBN. Variabel respon yang digunakan adalah kejadian imbal hasil terendah dari Crisis Management Protocol (CMP), dengan respon yang bersifat biner yaitu kejadian "Tekanan" dan kejadian "Normal". Pemodelan dilakukan dalam empat skenario prediksi, yaitu memprediksi pergerakan pasar modal untuk 1 hari, 5 hari, 15 hari, dan 30 hari ke depan. Model terbaik untuk setiap skenario prediksi dipilih berdasarkan nilai Geometric Mean (G-Mean) tertinggi. Model ExtraTrees yang menggunakan metode penanganan SMOTE-ENN terbukti menjadi yang terbaik dalam memprediksi kejadian tekanan 1 hari ke depan, dengan nilai G-Mean mencapai 96.88%. Sedangkan untuk prediksi kejadian 5 hari ke depan, model LightGBM dengan penanganan SMOTE memiliki nilai G-Mean sebesar 89.21%. Untuk prediksi kejadian 15 hari ke depan, model CatBoost dengan penanganan SMOTE Border menunjukkan performa terbaik dengan nilai G-Mean sebesar 89.49%. Namun, ketika memprediksi kejadian 30 hari ke depan, model LightGBM dengan penanganan SMOTE-Tomek menjadi metode terbaik meskipun dengan nilai G Mean yang lebih rendah, yaitu 68.02%. Hasil ini menunjukkan bahwa semakin jauh periode prediksi, performa model cenderung melemah. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode yang efektif dalam menangani masalah ketidakseimbangan kelas pada model machine learning adalah teknik oversampling seperti SMOTE dan SMOTE-Border, serta teknik over-under sampling seperti SMOTE-ENN dan SMOTE-Border. Di sisi lain, metode RUS, ROS, dan penggunaan class weight terbukti kurang efektif dalam menangani ketidakseimbangan kelas pada penelitian ini. Pemodelan ensemble dilakukan menggunakan metode stacking dengan tujuan meningkatkan kinerja model. Dalam penelitian ini, digunakan metode Super Learner (SL) yang menggunakan model dasar dengan teknik SMOTE, SMOTE Border, SMOTE-ENN, dan SMOTE-Border yang terbukti efektif pada tahap sebelumnya. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa SL berhasil mencapai nilai G Mean tertinggi pada setiap periode prediksi dengan menggunakan penanganan ketidakseimbangan kelas yang berbeda pada masing-masing skenario. Model SL mampu memberikan hasil prediksi yang lebih akurat dibandingkan dengan model
Keyword: capital market, ensemble learning, imbalance data, LIME, risk event

Judul: Kajian Kinerja Algoritme Klasifikasi Extra-Trees pada Permasalahan Data Kelas Tak Seimbang
Abstrak: Kelas tak seimbang merupakan kondisi apabila suatu kelas atau kategori memiliki frekuensi yang jauh lebih banyak daripada kelas lainnya. Kondisi seperti ini dapat menyebabkan algoritme terbiaskan oleh kelas mayor yaitu kelas yang frekuensinya lebih banyak, sehingga kinerjanya menjadi sangat buruk dalam memprediksi kelas minor. Salah satu strategi untuk mengatasi kelas tak seimbang adalah dengan cara penyesuain parameter-parameter algoritme, misalnya penyesuaian cara penentuan pembuatan daun (leaf) saat menggunakan algoritme berbasis pohon klasifikasi. Selain itu, dapat pula dilakukan pemilihan dari beberapa algoritme untuk menemukan model yang paling cocok. Masalah kelas tak seimbang dapat ditemui pada kasus stock market crash, karena kasus tersebut terbilang sangat jarang terjadi. Bagi akademisi dan praktisi, kehancuran pasar saham atau stock market crash merupakan hal yang penting. Efek dari satu stock market crash akan lebih besar dan semakin besar lagi, sehingga pada akhirnya bisa menyebabkan efek domino (global). Stock market crash sangat jarang terjadi tetapi sering kali menimbulkan dampak yang besar saat terjadi. Oleh karena itu penelitian dilakukan untuk mengecilkan potensi dan dampak dari stock market crash. Salah satu caranya yaitu dengan memprediksi terjadinya crash. Beberapa algoritme klasifikasi yang sudah sering digunakan diantaranya adalah Pohon Tunggal, Adaptive Boosting, dan Random Forest. Algoritme klasifikasi lain yang juga dapat digunakan adalah Extra-Trees. Algoritme ini serupa dengan Random Forest yang membangun banyak pohon dan membagi simpul menggunakan subset atribut acak, namun pada Extra-Trees keacakan tidak berasal dari bootstrap data, melainkan berasal dari pemisahan acak dari semua pengamatan. Extra-Trees memiliki keunggulan dalam segi waktu dibandingkan dengan Random Forest dan algoritme berbasis pohon lainnya. Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan kinerja algoritme Extra-Trees dengan algoritme Pohon Tunggal, Random Forest, dan Adaptive Boosting pada kasus data class imbalance, kemudian menerapkan algortime Extra-Trees pada data stock market crash tahun 2010 hingga 2020. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ensemble learning memiliki kinerja algoritme yang lebih baik daripada pohon tunggal. Di antara algoritme ensemble learning yang digunakan, Extra-Trees cenderung menunjukkan hasil yang lebih stabil dan kinerja yang lebih baik daripada Adaptive Boosting ataupun Random Forest. Pada data stock market crash dengan menggunakan algoritme Extra-Trees, diperoleh nilai sensitivitas sebesar 45,45%.
Keyword: Class Imbalance, Ensemble Learning, Extra-Trees, Classification, Stock Market Crash

Judul: Posisi Filogenetik Kura-Kura Carettochelys Insculpta  (Reptillia: Testudinata)
Abstrak: Carettochelys insculpta is an endemic freshwater turtle of southern Papua and northern Australia. Phylogenetic position of this turtle is remain unresolved until now. Most of the research conducted show close relationships of C. insculpta and members of Trionychidae family. However, some of the research show distance between C. insculpta and members of Trionychidae family. This research is conducted to analyze phylogenetic relationship between C. insculpta and other members of Testudinata using 12S rRNA, 16S rRNA, and both gene as markers. DNA samples were obtained from three different organisms of C. insculpta. Two species used as outgroups were Alligator mississippiensis and Iguana iguana. Phylogenetic analysis was carried out using Neighbor-Joining method with Felsenstein 1981 (F81) modeltest. A polytomy tree of Testudinata was produced by using 12S rRNA gene. However, analysis using 16S rRNA and both genes as markers confirmed that C. insculpta was located between the Chelonidae and the Trionychidae family.
Keyword: