Judul: Klasifikasi Imbalanced data menggunakan algoritma klasifikasi voting feature intervals
Abstrak: Imbalanced data atau data yang tak berimbang merupakan suatu kondisi dimana pada sebuah himpunan data terdapat satu kelas yang memiliki jumlah instance yang kecil bila dibandingkan dengan kelas lainnya. Contohya pada suatu himpunan data yang terdiri dari dua kelas dimana rasio jumlah instance antara kedua kelas sebesar 1 : 100, 1 : 1000, dan 1 : 10.000. Kondisi imbalanced data dapat menyebabkan pengklasifikasian data yang tidak optimal (Barandela et al. 2002).
Keyword: 

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: Effectiveness of Microwave Oven against B. cereus to Reach Food Safety Objective in Cook-chill Foods
Abstrak: Cook-chill foods are meal that being cooked and then chilled quickly until further consumption. Usually before being consumed, the foods are reheated by the consumers to improve the organoleptic property and also to destroy bacteria. One of the things that need to be considered is that cook-chill foods that are originated from grains like rice or wheat are vulnerable to be contaminated by pathogen, especially Bacillus cereus. Another problem is that on the packaging of specific cook-chill food that being investigated, there is only instruction manual on how to reheat the food with 1800 W microwave oven. Microwave oven that is being used in household level is usually lower than 1000 W, so there is a possibility under-cooking may happen because there is no standardization on how to heat food with microwave on household level. The research was conducted in five steps, which were; (1) investigation of standard plate count and B. cereus count on two cook-chill foods (spaghetti bolognaise and black pepper chicken rice), (2) challenge test on those cook-chill foods to evaluate the growth of B. cereus on cook-chill food on 15oC, (3) challenge test to evaluate inactivation of vegetative cells and spores of B. cereus by microwave oven (850 watt and 410 watt), (4) to evaluate if FSO of those cook-chill foods could be achieved based on data gathered in the previous results, and (5) to study the effect of microwave oven and moist heat against leakages of nucleic acids and proteins of B. cereus. The results of this research were that microwave oven with 850 watt power could still reach food safety objective (FSO) when cook-chill foods were being reheated for the recommended time on the packagings (45 seconds for spaghetti bolognaise and 2 minutes for black pepper chicken rice), however when using 410 watt microwave oven, FSO could not be achieved. The mechanism of which why microwave oven could destroy vegetative cell and spores of B. cereus was also investigated. The result was that heat treatment using microwave oven differed when compared to moist heat since heat treatment using microwave oven caused leakages of nucleic acid and protein content of the vegetative cells and spores of B. cereusin much larger effect than moist heat.
Keyword: cook-chill foods, Bacillus cereus, microwave, rice, spaghetti, food safety objective