Judul: Kinerja Model Ensemble Berbasis Bagging dan Boosting dengan Penanganan Kelas Tidak Seimbang untuk Mendeteksi Faktor Risiko Anemia
Abstrak: Anemia masih menjadi permasalahan kesehatan masyarakat di Indonesia, terutama pada kelompok anak usia 5-12 tahun. Prevalensi anemia pada kelompok tersebut terus mengalami peningkatan. Berdasarkan hasil Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) pada tahun 2007 prevalensi anemia kelompok usia 5-12 tahun sebesar 9,4%, tahun 2013 meningkat menjadi 26,4%, dan tahun 2018 mencapai 26,8%. Oleh karena itu, deteksi dini dan pengendalian faktor risiko terjadinya anemia sangat penting dilakukan. Anemia dapat disebabkan banyak faktor yang berbeda, baik secara langsung maupun tidak langsung. Model machine learning memiliki kemampuan untuk menganalisis hubungan nonlinear dan mengidentifikasi pola yang sulit dikenali. Salah satu model machine learning adalah pemodelan klasifikasi. Prevalensi anak yang mengalami anemia dan tidak mengalami anemia pada data survey Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) tidak seimbang. Akibatnya, kinerja model machine learning menjadi tidak optimal karena kelas dengan jumlah contoh yang lebih banyak (kelas mayoritas) memberikan pengaruh yang sangat besar dalam klasifikasi. Pada penelitian ini, kelas minoritas merujuk pada kejadian anemia, sedangkan kelas mayoritas merujuk pada kejadian normal. Untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat terhadap kelas minoritas, maka dilakukan penanganan ketidakseimbangan kelas pada model machine learning. Penelitian ini menangani masalah kelas tidak seimbang dengan pendekatan oversampling menggunakan Random Oversampling (ROS), SMOTE, dan G-SMOTE. Pendekatan undersampling menggunakan Random Undersampling (RUS) dan Instance Hardnes Threshold (IHT). Selain itu, pendekatan kombinasi oversampling dan undersampling menggunakan SMOTE-ENN. Model ensemble berbasis bagging dan boosting dapat menghasilkan tingkat ukuran kinerja yang lebih tinggi dibandingkan dengan model tunggal. Akan tetapi, model ensemble lebih sulit untuk diinterpretasikan. Pendekatan menggunakan metode SHAP dapat menginterpretasikan hasil dari prediksi model ensemble. Sehingga tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan model ensemble berbasis bagging dan boosting dengan penanganan kelas tidak seimbang dalam pemodelan klasifikasi anemia pada anak kelompok usia 5-12 tahun. Model ensemble berbasis bagging menggunakan algoritma Random Forest. Boosting menggunakan algoritma CatBoost dan LightGBM. Serta, mengidentifikasi peubah penting untuk mendeteksi faktor risiko terjadinya anemia pada anak kelompok usia 5-12 tahun menggunakan metode SHAP. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Data Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) tahun 2018 dan data biomedis tahun 2018 dengan peubah prediktor meliputi faktor sosiodemografi, faktor riwayat penyakit infeksi, faktor pola makan, faktor status gizi, faktor sanitasi lingkungan, dan faktor asupan mikronutrien. Peubah respon yang digunakan adalah klasifikasi kadar hemoglogbin dengan respon yang bersifat biner yaitu kejadian anemia dan normal. Pemodelan klasifikasi menggunakan tiga model ensemble diterapkan pada tujuh perlakuan yaitu tanpa penanganan, penanganan kelas tidak seimbang menggunakan metode ROS, SMOTE, G-SMOTE, SMOTE-ENN, RUS, dan IHT untuk mengetahui pengaruh perlakuan kelas tidak seimbang pada masing-masing model ensemble. Model terbaik dilakukan analisis lebih lanjut dengan pendekatan metode SHAP menggunakan plot SHAP Summary dan plot SHAP Feature Dependence. Hasil penelitian yang dilakukan menunjukkan bahwa model ensemble menggunakan algoritma CatBoost dengan penanganan kelas tidak seimbang menggunakan perlakuan penanganan G-SMOTE menghasilkan ukuran kinerja yang terbaik bila dibandingkan dengan perlakuan metode penanganan lainnya berdasarkan rata-rata ukuran kebaikan dari 100 kali perulangan validasi. Model CatBoost G-SMOTE menghasilkan nilai sensitivitas 0,7104, spesifisitas 0,7043, G-Mean 0,7067, dan AUC 0,7844. Perlakuan dengan penanganan kelas tidak seimbang menggunakan metode G-SMOTE efektif dalam meningkatkan nilai sensitivitas pada ketiga model ensemble. Sedangkan metode SMOTE-ENN efektif dalam meningkatkan nilai G-Mean pada algoritma Random
Keyword: anemia, class imbalanced, ensemble model, G-SMOTE, SHAP

Judul: Study of Data Pre-processing on the XGBoost Method
in Classifying Anemia Incidents
Abstrak: Perkembangan teknologi yang pesat saat ini, khususnya dalam bidang data dan analisis memunculkan tantangan baru terkait pengelolaan dan analisis data yang besar (Big Data). Analisis klasifikasi dengan penggunaan teknik machine learning seperti XGBoost, menjadi penting untuk mengatasi kompleksitas dan volume data yang besar. Beberapa tantangan yang dihadapi dalam analisis klasifikasi yakni adanya data yang hilang, jumlah peubah yang banyak, ketidakseimbangan data, dan perlunya seleksi peubah yang tepat. Proses untuk mengatasi masalah-masalah tersebut, maka digunakan teknik-teknik seperti imputasi data menggunakan MissForest, seleksi peubah dengan Boruta, dan pendekatan SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) untuk menangani data yang tidak seimbang. Penelitian-penelitian terdahulu telah menunjukkan bahwa penggunaan algoritma XGBoost sering kali memberikan hasil yang baik dalam berbagai aplikasi bidang kesehatan, termasuk klasifikasi anemia dan masalah kesehatan lainnya. Penelitian terdahulu menunjukkan bahwa potensi XGBoost sebagai metode yang efektif dalam prediksi dan diagnosis berdasarkan data kesehatan. Penelitian yang direncanakan untuk menganalisis klasifikasi anemia dan defisiensi besi pada wanita di Indonesia menggunakan algoritma XGBoost, MissForest, Boruta dan SMOTE diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan akurasi diagnosa dan pemahaman mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi masalah kesehatan tersebut. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Data Riset Kesehatan Dasar (RISKESDAS) dan data biomedis pada tahun 2013 dengan peubah prediktor meliputi peubah wilayah, daerah, status, umur, WUS (Wanita Usia Subur), ISPA, diare, pneumonia, malaria, TB paru, hepatitis, kanker, kencing manis, riwayat kehamilan, jumlah kehamilan, usia kehamilan, berat badan, tinggi badan, status gizi, status TBI dan status CRP. Peubah respon yang digunakan adalah klasifikasi kadar hemoglobin dan ferittin dengan respon yang bersifat multikelas yaitu kejadian "Anemia", “Defisiensi Besi (Iron Deficiency/ID)”, “Anemia Defisiensi Besi (Iron Deficiency Anemia/IDA)” dan kejadian "Normal". Pemodelan klasifikasi menggunakan model metode XGBoost yang diterapkan pada empat perlakuan penanganan pre-processing data yakni (i) menggunakan MissForest, Boruta dan SMOTE (lengkap); (ii) hanya menggunakan Boruta; (iii) hanya menggunakan SMOTE dan (iv) tidak dilakukan penanganan pre-processing data dengan maksud untuk mengetahui pengaruh terhadap setiap model. Hasil penelitian yang dilakukan menunjukkan bahwa model ensemble learning menggunakan algoritma XGBoost dengan penanganan pre-processing lengkap menghasilkan ukuran kinerja yang terbaik bila dibandingkan dengan perlakuan metode penanganan lainnya berdasarkan rata-rata ukuran kebaikan dari 100 kali perulangan. Model XGBoost dengan penanganan MissForest, Boruta, dan SMOTE menghasilkan nilai sensitivitas 0,384 (Anemia), 0,4736 (ID), 0,5425 (IDA) dan 0,8834 (Normal); spesifisitas 0,9679 (Anemia), 0,9239 (ID), 0,9873 (IDA) dan 0,5442 (Normal); Akurasi 0,7371 dan AUC 0,8147. Perlakuan dengan penanganan SMOTE efektif meningkatkan nilai sensitivitas pada ketiga model. Hasil dari penanganan Boruta menunjukkan bahwa efisiensi waktu program yang cukup cepat dibandingkan tanpa penanganan yakni 39,15 menit atau lebih cepat 7,36 menit lebih cepat. Berdasarkan analisis peubah penting setelah didapatkan model terbaik dapat disimpulkan bahwa peubah prediktor yang berpengaruh pada pembentukan model terbaik adalah berat badan, umur, tinggi badan, jumlah kehamilan, usia kehamilan, status TBI (positif), status (menikah), status CRP (tidak infeksi), status gizi (tidak normal), WUS (tidak hamil) dan riwayat kehamilan (ya)., The rapid development of technology today, particularly in the field of data and analytics, has introduced new challenges related to managing and analyzing large datasets (big data). In the context of classification analysis, the use of machine learning techniques such as XGBoost has become
Keyword: SMOTE, XGBoost, Anemia, MissForest, BORUTA

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: