Judul: Identifikasi Tingkat Kepentingan Peubah Kejadian Rawan Pangan untuk Sub-Populasi pada Model Pembelajaran Mesin Random Forest
Abstrak: Big Data dikenal dengan data yang berukuran besar, kecepatan tinggi, dan bentuknya beraneka ragam yang dalam proses analisisnya memerlukan teknik machine learning. Salah satu model machine learning adalah random forest yang dapat menghasilkan kinerja akurasi yang lebih baik dibandingkan beberapa algoritma lainnya karena merupakan metode ensemble tree yang pembentukannya merupakan gabungan beberapa pohon klasifikasi. Tantangan dari teknik machine learning adalah kecenderungan menghasilkan model black box. Seiring dengan adanya kebutuhan informasi terkait model black-box, sehingga memunculkan metode-metode baru untuk melakukan interpretasi terhadap model tersebut. Metode interpretasi yang populer digunakan adalah Permutation Feature Importance (PFI) berbasis pohon klasifikasi dan Shapley Additive exPlanations (SHAP). Kedua interpreter ini memiliki algoritma perhitungan tingkat kepentingan peubah yang berbeda. SHAP lebih menekankan pada atribusi peubah serta memberikan informasi lokal atau informasi dari suatu individu. SHAP dapat menggambarkan pengaruh setiap prediktor untuk memperoleh dugaan suatu individu. Tingkat kepentingan peubah metode PFI berdasarkan skor kepentingan yang berasal dari tingkat kesalahan model asli. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi peubah penting pada setiap sub-populasi (perdesaan dan perkotaan). Algoritma random forest diimplementasikan untuk menghasilkan model menggunakan dataset seluruh rumah tangga dan dataset masing-masing sub-populasi. Analisis lanjutan dilakukan dengan menerapkan metode PFI pada dataset setiap sub-populasi dan metode SHAP diterapkan pada ketiga dataset. Data yang digunakan merupakan data kejadian rawan pangan berdasarkan Susenas KOR Maret 2020 provinsi Jawa Barat. Terdapat tiga tahapan analisis data, yaitu penyiapan data, pembentukan model klasifikasi, dan interpretasi model klasifikasi. Gugus data pada penelitian ini dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 70:30 pada dataset rumah tangga perdesaan, dataset rumah tangga perkotaan dan dataset seluruh rumah tangga, selanjutnya melakukan penyeimbangan data menggunakan teknik SMOTE pada masing-masing dataset tersebut. Pembentukan model klasifikasi masing-masing dataset dilakukan pada data yang telah seimbang dengan menggunakan hiperparameter optimum. Pada metode PFI interpretasi ditampilkan melalui error barchart, sedangkan interpretasi SHAP ditampilkan melalui SHAP summary plot. Metode PFI pada perdesaan menghasilkan dua belas peubah penting, yaitu luas lantai, pendidikan KRT, jumlah penabung, sanitasi layak, jenis lantai, akses internet, sumber air minum, aset tanah, air minum layak, PBI BPJS, bahan bakar masak, dan jenis dinding. Metode SHAP untuk pemodelan yang menggunakan dataset rumah tangga perdesaan menghasilkan dua belas peubah penting. Peubah-peubah tersebut yaitu jumlah penabung, akses internet, jenis lantai, pendidikan KRT, aset tanah, sanitasi layak, luas lantai, air minum layak, sumber air minum, jenis dinding, bahan bakar masak, dan PBI BPJS. Metode SHAP untuk pemodelan yang menggunakan dataset seluruh rumah tangga menghasilkan sembilan peubah penting, yaitu aset tanah, jumlah penabung, akses internet, pendidikan KRT, jenis lantai, sanitasi layak, air minum layak, luas lantai, dan sumber air minum. Metode PFI pada perkotaan menghasilkan sebelas peubah penting yaitu luas lantai, pendidikan KRT, jumlah penabung, aset tanah, sumber air minum, akses internet, air minum layak, sanitasi layak, jenis lantai, PBI BPJS, dan jenis atap. Metode SHAP pada model rumah tangga perkotaan dan model menggunakan seluruh rumah tangga menghasilkan sembilan peubah penting yaitu aset tanah, jumlah penabung, pendidikan KRT, akses internet, air minum layak, luas lantai, sumber air minum, jenis lantai, dan sanitasi layak., Big Data is known for large data, high speed, and various forms which in the analysis process
Keyword: black-box, machine learning, interpretation, random forest, food insecurity

Judul: Variable Importance Analysis Based on The Extra-Trees Model for Identification of The Characterizing Variables of Food-Insecure Households in West Java
Abstrak: Sekitar 2,3 miliar orang di dunia mengalami kerawanan pangan. Kerawanan pangan dapat memiliki konsekuensi serius bagi kesehatan dan kesejahteraan. Pengentasan kerawanan pangan menjadi salah satu isu krusial dalam mewujudkan tujuan kedua pembangunan berkelanjutan, yaitu tanpa kelaparan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi peubah penting yang mencirikan kerawanan pangan rumah tangga di Jawa Barat. Penelitian akan dibagi menjadi dua subpopulasi yaitu rumah tangga perdesan dan perkotaan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Survei Sosial Ekonomi Nasional tahun 2021. Algoritma yang digunakan untuk melakukan pemodelan klasifikasi kejadian rawan pangan adalah Extremely Randomized Trees (Extra-Trees) dengan penanganan data tidak seimbang menggunakan oversampling ADASYN dan pembobotan kelas peubah respon. Peubah penting yang mencirikan kerawanan pangan diidentifikasi menggunakan SHapley Additive exPlanations (SHAP). Model dengan penanganan menggunakan pembobotan kelas menghasilkan kinerja yang lebih baik dibanding tanpa penanganan dan dengan penanganan ketidakseimbangan data menggunakan ADASYN. Hasil evaluasi menunjukan balanced accuracy model perdesaan sebesar 60,76% dan model perkotaan sebesar 64,08%. Jenis lantai, kepemilikan aset tanah, Bantuan Pangan Non-Tunai (BPNT), bantuan Pemda, jenis dinding, banyaknya penabung, pendidikan KRT, Penerima Bantuan Iuran (PBI) BPJS, bahan bakar masak, dan jenis kelamin KRT merupakan peubah penting yang mencirikan kejadian rumah tangga rawan pangan perdesaan. Banyaknya penabung, PBI BPJS, kepemilikan aset tanah, jenis lantai, pendidikan KRT, BPNT, bantuan Pemda, Program Keluarga Harapan (PKH), sanitasi layak, dan jumlah perokok merupakan peubah penting yang mencirikan kejadian rumah tangga rawan pangan perkotaan., Approximately 2,3 billion people in the world have experienced food insecurity. Food insecurity can have serious consequences for health and well-being. Alleviation of food insecurity is one of the crucial issues in realizing the second goal of the Sustainable Development Goals, zero hunger. This study aims to identify important variables that characterize household food insecurity in West Java Province. This study will be divided into two subpopulations, rural and urban households. The data used in this study is the 2021 National Social and Economic Survey. The algorithm used to classify the incidence of household food insecurity is Extremely Randomized Trees (Extra-Trees) with imbalanced data handling using ADASYN and class weight of response variables. Important variables that characterize food insecurity are identified using SHapley Additive exPlanations (SHAP). Models that handle by using class weights produce better performance than without handling imbalanced data and with handling by using ADASYN. The evaluation results show that the balanced accuracy of the rural model is 60,76%, and the urban model is 64,08%. Floor type, land assets ownership, Non-Cash Food Assistance (BPNT), local government assistance, wall type, number of savers, education of household head, Premium Assistance Beneficiaries (PBI) BPJS, cooking fuel, and gender of household head are important variables that characterize the incidence of food insecurity in rural households. The number of savers, PBI BPJS, land assets ownership, floor type, education of household head, BPNT, local government assistance, Keluarga Harapan Program (PKH), decent sanitation, and number of smokers are important variables that characterize food insecurity in urban households.
Keyword: Extra-Trees, food insecurity, imbalanced data, SHAP, West Java

Judul: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia