Judul: Perbandingan Kinerja XGBoost dan CatBoost pada Model Regresi Terdistribusi Lag dalam Meramalkan Produktivitas Kelapa Sawit
Abstrak: Penanganan peubah kategorik merupakan langkah penting dalam pengolahan data yang biasanya dilakukan pada saat pre-processing. Salah satu metode gradient boosting, yaitu Extreme Gradient Boosting (XGBoost), menangani data kategorikal dengan menggunakan one-hot-encoding. Pengkodean peubah kategorik dilakukan dengan cara mengubah setiap nilai kategorik menjadi vektor biner yang panjangnya sama dengan jumlah kategori yang unik. Setiap kategori direpresentasikan secara unik oleh satu vektor biner yaitu 1 pada indeks yang sesuai dengan nilai kategori dan 0 pada indeks lainnya. Di sisi lain, teknik ini menjadi tidak praktis karena dapat menghasilkan fitur yang sangat besar sehingga memengaruhi kinerja dan efisiensi komputasi model. Categorical Boosting (CatBoost) dikembangkan untuk mengatasi kekurangan tersebut. Catboost diduga lebih efisien karena penanganan peubah kategorik dilakukan pada saat pelatihan (training), bukan pada saat pre-processing. Selain itu, dalam menangani peubah kategorik CatBoost tidak membentuk peubah baru melainkan terjadi proses numerisasi berdasarkan proses pembobotan. Penerapan dan evaluasi kinerja CatBoost telah dilakukan dalam berbagai penelitian dengan menggunakan data empiris. Penelitian ini menggunakan pendekatan baru dengan data simulasi yang diperoleh dari hasil pembangkitan data. Data simulasi dibentuk berdasarkan 12 skenario yang melibatkan persentase peubah numerik dengan kategorik, kardinalitas peubah kategorik, dan proporsi level peubah kategorik. Pembangkitan data masing-masing skenario akan menghasilkan 100 dataset yang akan digunakan untuk mempelajari kinerja CatBoost. Evaluasi kinerja model dilakukan dengan membandingkan tiga metrik evaluasi model (RMSE, MAE, dan MAPE) antara model CatBoost dengan XGBoost. Model CatBoost dan XGBoost juga diterapkan pada data empiris berupa data Produktivitas Tandan Buah Segar (TBS) kelapa sawit di bulan Januari 2020 hingga Juni 2023. Unit amatan terkecil yang digunakan dalam penelitian ini adalah blok. Total blok yang diamati sebanyak 1776 blok dengan total luas lahan sebesar 51.943,37 ha. Data empiris ini dipilih karena faktor-faktor yang memengaruhi produktivitas TBS kelapa sawit memiliki jenis data yang beragam, baik numerik maupun kategorik. Total peubah prediktor awal yang digunakan ada sebanyak 20 peubah yang terdiri dari 14 peubah numerik dan 6 peubah kategorik. Penambahan peubah lag juga dilakukan karena beberapa peubah prediktor memiliki dampak yang tak langsung pada produksi TBS kelapa sawit. Peubah-peubah tersebut diantaranya jumlah hari hujan (HH/bulan), curah hujan (mm/hari), lama penyinaran (jam/hari), Suhu (oC), Pupuk NPK (kg/pokok/ha/tahun), pupuk urea (kg/pokok/ha/tahun), pupuk MOP (kg/pokok/ha/tahun), pupuk HGFB (kg/pokok/ha/tahun), pupuk CuSO4 (kg/pokok/ha/tahun), dan pupuk Dolomite (kg/pokok/ha/tahun). Tujuan akhir dari data empiris ini adalah melihat kontribusi peubah prediktor terhadap produktivitas TBS kelapa sawit serta peramalan produktivitas TBS kelapa sawit. Peramalan produktivitas ini dilakukan agar pelaku usaha perkebunan kelapa sawit dapat merencanakan pemeliharaan berkelanjutan, penggunaan pupuk yang optimal, dan pengelolaan alokasi sumber daya lainnya. Hasil studi simulasi menunjukkan bahwa 4 dari 12 skenario menyimpulkan bahwa CatBoost lebih unggul dibandingkan XGBoost. CatBoost cenderung lebih baik ketika peubah kategorik lebih banyak atau sama dengan peubah numerik pada kondisi peubah kategorik memiliki kardinalitas tinggi kecuali pada skenario 12. Ketika persentase peubah numerik dengan kategorik sama dan kondisi peubah kategorik memiliki kardinalitas tinggi serta proporsi level tidak seimbang, evaluasi kinerja model XGBoost lebih baik dibandingkan CatBoost. Kendati demikian, evaluasi kinerja kedua metode tidak berbeda signifikan, sehingga jika dilihat dari sudut pandang efisiensi CatBoost lebih direkomendasikan dibandingkan XGBoost. CatBoost memiliki waktu komputasi lebih cepat dengan selisih waktu komputasi 73
Keyword: catboost, kardinalitas, kelapa sawit, peubah kategorik, peubah numerik, tandan buah segar, xgboost

Judul: Peformance  Comparison of XGBoost, CatBoost, and LightGBM Algorithms in Classifying Smallholder Palm Oil Productivity in Riau Province
Abstrak: Perkebunan sawit di Provinsi Riau memegang peran sentral dalam industri perkebunan nasional. Faktor utama yang memengaruhi tingkat produktivitas sawit yaitu perbedaan karakteristik iklim tiap wilayah dan variabilitas iklim. Studi ini bertujuan membandingkan algoritma machine learning yaitu XGBoost, CatBoost, dan LightGBM yang digunakan dalam pemodelan iklim untuk mengklasifikasikan tingkat produktivitas sawit rakyat di Provinsi Riau. Data yang digunakan merupakan data Statistik Perkebunan Indonesia 1990-2022 dan data iklim yang didapatkan dari Climate Hazards Group Precipitation with Station (CHIRPS). Pemodelan dievaluasi melalui tiga skenario partisi model terbaik hasil hyperparameter tuning. Hasil penelitian model klasifikasi produktivitas sawit rakyat di Provinsi Riau menunjukkan bahwa CatBoost memiliki AUC uji terbaik yaitu sebesar 0,857 pada skenario partisi 75% data latih dan 25% data uji. Kombinasi hyperparameter yang digunakan yaitu ntree = 100, learning rate = 0,03, dan max-depth = 9. CatBoost juga menunjukkan konsistensi terbaik dalam menghindari overfitting untuk tiap skenario yang diuji. LightGBM dan XGBoost memiliki performa yang lebih rendah karena cukup sensitif terhadap data berdimensi kecil dalam pelatihan. Hal ini menyebabkan inkonsistensi kinerja algoritma ketika diterapkan pada proporsi data latih dan data uji yang berbeda., Oil palm plantations in Riau Province play a central role in the national plantation industry. The main factors affecting oil palm productivity are the differences in climate characteristics across regions and climate variability. This study aims to compare the machine learning algorithms XGBoost, CatBoost, and LightGBM, used in climate modeling to classify the productivity levels of smallholder oil palm plantations in Riau Province. The data used includes Indonesian Plantation Statistics from 1990 to 2022 and climate data from the Climate Hazards Group Precipitation with Station (CHIRPS). The modeling was evaluated through three partitioning scenarios of the best models resulting from hyperparameter tuning. The results showed that CatBoost had the best test AUC of 0.857 in the scenario with 75% training data and 25% test data. The hyperparameters used were ntree = 100, learning rate = 0.03, and max-depth = 9. CatBoost also demonstrated the best consistency in avoiding overfitting across all tested scenarios. LightGBM and XGBoost performed lower due to their sensitivity to small-dimensional data during training, leading to inconsistent performance when applied to different proportions of training and test data.
Keyword: klasifikasi, algoritma boosting, pemodelan iklim, perbandingan performa, sawit rakyat

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: