Judul: Model Klasifikasi Berita Olahraga Berdasarkan Data Altmetrics menggunakan Algoritme Pohon Keputusan C5.0
Abstrak: Pemanfaatan teknologi untuk menerbitkan suatu berita dapat memudahkan masyarakat untuk mendapatkan informasi. Website suatu berita olahraga memberikan berbagai macam berita dengan berbagai jenis cabang olahraga. Penelitian ini bertujuan membuat model klasifikasi berita olahraga menggunakan data altmetrics untuk suatu situs berita olahraga. Algoritme yang digunakan dalam klasifikasi adalah C5.0 dengan model klasifikasi berbasis pohon dan berbasis aturan. Tahap klasifikasi diawali dengan memilih kelas target dan atribut karakteristik berita untuk membentuk model. Setelah itu melakukan preprocessing data untuk menghilangkan missing value dengan cara memberikan nilai rataan dari setiap atribut yang memiliki kelas target yang sama. Evaluasi model dilakukan menggunakan 10 fold cross validation. Model klasifikasi yang dihasilkan adalah sebuah pohon keputusan yang terdiri atas 295 nodes dengan akurasi tertinggi 95.39%. Penggunaan atribut terbanyak adalah kunjungan yang berasal dari link pada timeline Twitter. Model berbasis aturan memiliki 122 rules dengan akurasi tertinggi 97.11%. Atribut yang memiliki nilai penggunaan terbanyak dalam model berbasis aturan adalah Direct ref yaitu kunjungan yang dari orang yang mencari langsung alamat situs web pada browser.
Keyword: Altmetircs, berita olahraga, C5.0, 10-fold cross validation, klasifikasi, pohon keputusan

Judul: Kajian Pengaruh Metode Penarikan Contoh dan Algoritma Klasifikasi Pembelajaran Mesin terhadap Artikel Berita
Abstrak: Peringkasan teks adalah teknik untuk memperpendek dokumen teks yang panjang dari berbagai sumber teks seperti blog, makalah penelitian, artikel berita, dan email. Peringkasan teks dapat dilakukan dengan dua pendekatan yaitu pendekatan ekstraktif dan abstraktif. Pendekatan ekstraktif menggunakan pendekatan statistik (selection based) dengan memilih dan menyalin kalimat penting untuk membuat ringkasan, sedangkan metode abstraktif menggunakan pendekatan pengetahuan (knowledge based) dengan mengambil ide utama dari dokumen asal dan kemudian membuat ringkasan dengan kalimat baru. Pendekatan ekstraktif menganggap peringkasan teks sebagai masalah klasifikasi dimana tiap kalimat diberi bobot dan diklasifikasikan masuk atau tidak ke dalam ringkasan. Tantangan dalam peringkasan teks ekstraktif saat ini yaitu pemilihan serta kombinasi fitur dan penentuan teknik peringkasan untuk mendapatkan ringkasan yang lebih baik. Fitur adalah karakteristik atau indikator dari kalimat yang diekstrak untuk menghasilkan ringkasan. Teknik atau pendekatan yang banyak digunakan dan dapat dipadukan adalah pendekatan statistik dan pembelajaran mesin. Penggunaan algoritma klasifikasi pembelajaran mesin terutama menggunakan data yang besar tentunya memerlukan waktu dan sumber daya yang besar. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk efisiensi proses serta mempermudah proses selanjutnya adalah dengan melakukan reduksi data. Reduksi data dapat dilakukan dengan reduksi dimensi, pemilihan fitur, kompresi data, dan sebagainya. Penarikan contoh yang merupakan suatu teknik untuk memilih sebagian data representatif dari keseluruhan set data merupakan salah satu metode yang data digunakan untuk reduksi data yang diharapkan dapat memberikan hasil yang memuaskan dengan set data yang lebih kecil. Terkait latar belakang yang telah dipaparkan, penelitian ini berfokus untuk mengkaji pengaruh proporsi data contoh, metode penarikan contoh, serta algoritma klasifikasi pembelajaran mesin dalam peringkasan artikel berita berbahasa Indonesia. Data yang digunakan adalah set data IndoSum yang berisi kumpulan artikel berita berbahasa Indonesia dengan metode penarikan contoh yang dibandingkan yaitu penarikan contoh acak bertingkat secara sederhana dan sistematik pada tujuh proporsi data contoh untuk dilihat pengaruhnya terhadap model peringkasan. Algoritma klasifikasi pembelajaran mesin Extremely Randomized Tree (Extra Tree) dan eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) digunakan dan diperbandingkan kinerjanya dalam peringkasan teks dengan ukuran kebaikan model yang digunakan adalah nilai F1-Score. Selanjutnya, dari model yang dihasilkan juga dikaji fitur yang penting dengan menggunakan metode Permutation Feature Importance (PFI) dan SHapley Additive ExPlanations (SHAP) untuk mengetahui karakteristik kalimat yang mencirikan kalimat tersebut sebagai kalimat penting yang masuk ke dalam ringkasan. Uji sidik ragam berdasarkan rancangan faktorial tiga faktor dalam rancangan acak kelompok lengkap digunakan untuk menganalisis nilai kebaikan model F1-Score. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa interaksi tiga faktor yang tidak signifikan mengindikasikan bahwa terdapat perbedaan pengaruh antara ketiga faktor terhadap F1-Score, namun pengaruh tersebut tidak bergantung dari interaksi taraf-taraf ketiga faktor. Pengaruh kelompok yaitu sumber berita, proporsi data contoh dan algoritma klasifikasi sebagai faktor utama, serta interaksi dua faktor signifikan pada alpha = 5%. Hasil uji lanjut tukey pada interaksi dua faktor menunjukkan bahwa algoritma Extra Tree memiliki kinerja lebih baik dibandingkan XGBoost pada kedua metode penarikan contoh yang digunakan. Begitu juga jika dilihat interaksinya dengan faktor proporsi data contoh, Extra Tree menghasilkan nilai F1-Score yang lebih tinggi daripada XGBoost pada semua proporsi data contoh dan memiliki perbedaan rata-rata yang signifikan pada proporsi data contoh diatas 1%. Selanjutnya, pola yang dihasilkan pada model Extra Tree menunjukkan bahwa
Keyword: Klasifikasi, Rancangan Faktorial, Peringkasan, Extra Tree, XGBoost

Judul: Biology and ecology of the buffalo fly, haematobia exigua de meijere (diptera:muscidae)
Abstrak: The life history of the buffalo fly was observed at room temperature of 27°-29.5°C and at a relative humidity of 48-68 percent. The eggs hatched after 17-22 hours, with an average of 18 hours. First instar larvae measured 1.25 + 0.16 mm long and 0.27 + 0.037 mm wide. reach the second larval stage. It took 6-12 hours to the second instar larvae measured 2.676 +0.187 mm long and 0.353 +0.028 mm wide. The second instar took about 12-24 hours to reach the third larval stage. The third instar measured 6.833 + 0.189 mm long and 0.919 + 0.051 mm wide. It took about 2-3 days for the third instar to become pupae. Duration of the pupal stage was about 5-7 days before the adults emerged. Under laboratory condition, the buffalo fly completed its life cycle in 9.5 to 10.5 days, whereas under field condition it took 9-14 days with an average of 10.5 days. The growth ratio which was based on the measurements of the cephalo-pharyngeal skeleton of each instar was 1.797. The preoviposition period was 8-12 days and mating usually occurred on the 6th or 7th day. The longevity of the male was 29 days, whereas it was 32 days in the female. The range of egg production under laboratory condition was between 20-139 per female fly. The belly and hind legs of the carabao were the most preferred habitat either during cloudy and cool dry or shiny and warm day. When the weather was clear and the carabao was in the shade, the flies tended to be more distributed particularly on the shoulder, dewlap, back and horns. The carabaos had relatively fewer Musca sp. and Stomoxys calcitrans than cattle; never the less carabaos had a higher infestation of buffalo fly than cattle. Oviposition occured either during the day or night but the buffalo flies were more active during the night than in the day time. The effect of various lengths of exposure time of manure in relation to the oviposition was profound. observed, the maximum number of the buffalo flies was occurred when the dung was exposed for 30 minutes. With increasing time of exposure the number and variety of insects also increase. It was evident that Sepsidae and psychodidae were the most dominant insects emerging from the dung. The number of buffalo flies also increased with increasing
Keyword: