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: On Comparison of Logistic Regression and Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) Analysis for Modeling Poverty Data in Jakarta.
Abstrak: Teknik klasifikasi merupakan metode statistika yang digunakan untuk menyusun data secara sistematis. Metode klasifikasi yang baik menghasilkan jumlah kesalahan klasifikasi yang minimal. Regresi Logistik dan Multivariat Adaptive Regression Spline (MARS) dapat diterapkan untuk mengklasifikasikan variabel hasil sebagai objek berdasarkan beberapa variabel penjelas. Tujuan penelitian ini adalah untuk memodelkan kemiskinan dengan beberapa faktor yang berpengarus secara signifikan berkaitan dengan pendidikan, kondisi rumah, ekonomi, dan fasilitas listrik dengan menggunakan Regresi Logistik dan MARS. Selain itu, tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan kedua model yang sudah didapat. Kurva ROC, nilai APER, dan nilai Press'Q diimplementasikan sebagai kriteria akurasi klasifikasi. Analisis ini menggunakan data kemiskinan di DKI Jakarta berdasarkan Indonesian Family Life Survey 2014/2015. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel yang secara signifikan mempengaruhi kemiskinan di DKI Jakarta adalah jenis atap utama (X4), mayoritas akses toilet (X5), sumber penerangan (X6), sumber air minum (X7), sumber utama untuk memasak sehari-hari (X8), konsumsi pakaian (X10), total pendapatan kepala rumah tangga (X13), dan tabungan ekonomi (X15). Menurut kriteria klasifikasi, kedua model tersebut sama baiknya karena dua metode memiliki kemampuan prediksi yang tinggi untuk klasifikasi kemiskinan. Nilai APER untuk MARS adalah 14,39% dan untuk Regresi Logistik adalah 14,41%. Berdasarkan kurva ROC, area di bawah kurva model MARS cukup besar dibandingkan dengan Regresi Logistik. Nilai Press'Q pada kedua model stabil mengindikasikan kedua pendekatan tersebut sesuai untuk menganalisis data kemiskinan di DKI Jakarta. Dapat disimpulkan bahwa metode regresi logistik lebih baik digunakan dalam hal kegunaan, karena memiliki tahap analisis data yang lebih sederhana dan melibatkan variabel prediktor yang lebih sedikit.
Keyword: Kemiskinan, Klasifikasi, Regresi Logistik, MARS

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: