Judul: Perbandingan Ukuran Kepentingan Peubah dari Berbagai Algoritme Pembelajaran Mesin untuk Kondisi Data Tidak Seimbang dengan Berbagai Jenis Perlakuan
Abstrak: Pengembangan berbagai algoritme pembelajaran mesin pada model terbimbing mempercepat suatu proses analisis dan mampu menghasilkan model prediktif dengan akurasi yang sangat baik. Kemampuannya dalam menangkap pola tidak linier dapat memberikan informasi tambahan yang umumnya gagal ditangkap oleh pendekatan model linier klasik. Beberapa algoritme pembelajaran mesin yang memiliki kompleksitas yang tinggi, seperti random forest (RF), XGBoost (XGB), neural network (NN), dan support vector machine (SVM), akan dihadapkan pada interpretasi yang tidak mudah karena model bersifat black-box. Oleh karena itu diperlukan suatu teknik interpretasi pembelajaran mesin. Pendekatan feature importance menggunakan metode SHapley Additive exPlanations (SHAP) dapat mengubah black-box menjadi bersifat lebih transparan yang dapat ditafsirkan (white-box). Pada pemodelan klasifikasi yang memiliki kelas pada peubah respon, masalah ketidakseimbangan kelas (data tidak seimbang) banyak ditemui pada kasus/data pada kehidupan dan menghadirkan tantangan yang unik dalam meningkatkan kinerja prediksi kelas minoritas. Salah satu teknik penanganan masalah tersebut dapat dilakukan dengan membangkitkan data sintetis, antara lain Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dan Adaptive Synthetic (ADASYN). Pemilihan teknik penanganan data tidak seimbang yang tepat akan tergantung pada kompleksitas data, tingkat ketidakseimbangan kelas, ukuran data, dan algoritme klasifikasi yang digunakan. Salah satu indikator penting yang menjadi perhatian pada Sustainable Development Goals adalah kerawanan pangan. Pemerintah mendorong untuk mengakhiri kelaparan dan menjamin akses makanan yang aman, bergizi, dan cukup sepanjang tahun. Tujuan tersebut (zero hunger) ditargetkan tercapai pada tahun 2030. Pemantauan atau monitoring terhadap beberapa indikator sangat diperlukan untuk mencapai tujuan dan menjadi bahan untuk evaluasi pemerintah, salah satunya adalah prevalensi penduduk dengan kerawanan pangan sedang/parah yang diukur menggunakan indikator Food Insecurity Experience Scale (FIES). Kerawanan pangan masih menjadi masalah penting di Indonesia. International Food Policy Research Institute merilis Indeks Kelaparan Global pada tahun 2020 untuk negara Indonesia sebesar 19,10 (moderate) atau pada peringkat 55 dari 107 negara. Badan Pusat Statistik mencatat bahwa pada tahun 2020 terdapat 7,66 persen rumah tangga mengalami ketidakcukupan konsumsi pangan dan 5,32 persen rumah tangga mengalami kerawanan pangan sedang atau berat berdasarkan indikator FIES. Beberapa penelitian kerawanan pangan telah dilakukan di Indonesia yang menyimpulkan beberapa faktor yang memengaruhi/penciri kerawanan pangan antara lain tingkat pendidikan, transfer tunai, penerima program perlindungan sosial, bantuan beras miskin, dan penerima raskin. Terkait berbagai permasalahan yang telah dipaparkan, maka penelitian ini berfokus pada pengaruh algoritme pembelajaran mesin dalam menghasilkan skor kepentingan peubah pada data yang kelasnya tidak seimbang. Pada penelitian ini juga akan dikaji pula dampak dari proses penyeimbangan kelas terhadap tingkat kesetujuan tersebut. Kajian ini akan menggunakan data empiris hasil Susenas Maret 2020 di Provinsi Jawa Barat untuk kejadian kerawanan pangan pada rumah tangga. Selain itu, juga dilakukan kajian simulasi untuk mendukung hasil yang diperoleh berdasarkan kajian data empiris. Untuk menjawab tujuan penelitian, maka penelitian ini melakukan pemodelan klasifikasi mengguanakan berbagai algoritme pembelajaran mesin dalam hal ini terdapat 4 algoritme yang memiliki karakteristik unik satu sama lain pada proses pembentukan model klasifikasi, yaitu RF, XGB, NN, dan SVM. Pemilihan tersebut dimaksud untuk melihat pengaruh algoritme dalam menghasilkan tingkat kepentingan perubah. Keempat algoritme tersebut diterapkan pada tiga perlakuan penanganan data tidak seimbang, yaitu tanpa penanganan, penanganan SMOTE dan ADASYN, dengan maksud untuk mengetahui pengaruh perlakuan pada data tidak seimbang. Hasil penelitian menyimpulkan
Keyword: class imbalanced, feature importance, machine learning algorithms, measures of agreement, SHAP

Judul: Study Of Interactions and Important Variables of Machine Learning Classification Models in Food Insecurity, Study Of Interactions and Important Variables of Machine Learning Classification Models in Food Insecurity
Abstrak: Klasifikasi merupakan suatu proses untuk menemukan sebuah model yang dapat membedakan antar kelas data, dengan tujuan model yang didapatkan berguna untuk memprediksi kelas yang belum diketahui dari objek pengamatan. Penggunaan pembelajaran mesin terarah (supervise machine learning) dalam analisis klasifikasi memiliki kelebihan salah satunya menghasilkan nilai evaluasi model yang tinggi. Namun demikian, secara umum model yang dihasilkan oleh pembelajaran mesin tidak mudah dinyatakan dalam bentuk pernyataan matematis sederhana. Kerumitan ini sering membuat model pembelajaran mesin disebut sebagai black box, yang selanjutnya memunculkan berbagai metodologi untuk mencoba memberikan interpretasi terhadap model tersebut. Metodologi interpretasi dapat dikategorikan dalam beberapa kelompok diantaranya identifikasi tingkat kepentingan peubah prediktor dalam model, dan identifikasi interaksi pola hubungan antara peubah prediktor. Penelitian ini akan menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost) sebagai pemodelan analisis klasifikasi pembelajaran mesin terarah dan Shapley Additive Explanation (SHAP) sebagai metode untuk menginterpretasikan model black box yang didapatkan. SVM adalah salah satu metode klasifikasi pembelajaran mesin terarah berbasis linear yang dikembangkan oleh Boser, Guyon, dan Vapnik pada tahun 1992. Ide SVM yaitu mencari hyperplane terbaik yang dapat memisahkan setiap kelas dengan baik. XGBoost merupakan salah satu metode ensemble yang dikembangkan berdasarkan gradient boosting dan pohon keputusan. Penelitian terdahulu telah membuktikan penggunaan model SVM dan XGBoost dapat menghasilkan nilai akurasi yang tinggi. Shapley Additive Explanation (SHAP) merupakan salah satu metode yang dapat dijadikan pilihan untuk menjelaskan model pembelajaran mesin terarah. SHAP dapat menghasilkan peubah penting dan peubah yang saling berinteraksi pada suatu model. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data kejadian rawan pangan. Berdasarkan hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) yang dilakukan oleh BPS persentase rawan pangan di Indonesia belum terjadi penurunan yang signifikan. Maka dari itu kejadian rawan pangan masih menjadi hal penting yang harus diperhatikan. Dalam rangka mengatasi kendala materi, waktu dan komputasi saat mengolah data seluruh provinsi di Indonesia, maka penelitian ini akan menggunakan data pada dua daerah yang memiliki karakteristik yang berbeda sebagai perwakilan daerah untuk melihat faktor yang mencirikan kejadian rawan pangan, yaitu Provinsi Aceh dan Jawa Barat. Tujuan penelitian ini adalah (i) mengkaji kinerja model klasifikasi SVM dan XGBoost pada kejadian rawan pangan Provinsi Aceh dan Jawa Barat, (ii) mengkaji peubah penting yang mengindikasikan kejadian rawan pangan pada Provinsi Aceh dan Jawa Barat menggunakan analisis peubah penting SHAP, (iii) mengkaji interaksi peubah pada kejadian rawan pangan di Provinsi Aceh dan Jawa Barat menggunakan analisis interaksi SHAP. Berdasarkan nilai evaluasi model pada masing-masing provinsi memperlihatkan kinerja model XGBoost lebih baik dibandingkan model SVM. Interpretasi model XGBoost menggunakan SHAP menghasilkan urutan peubah penting penciri kejadian rawan pangan Provinsi Aceh yaitu luas lantai, jenis bahan bakar untuk memasak, tingkat pendidikan kepala rumah tangga, jenis dinding, sanitasi layak dan sumber air minum. Sementara itu, urutan peubah penting pada Provinsi Jawa Barat yaitu luas lantai, tingkat pendidikan kepala rumah tangga, asset tanah, sumber air minum, jumlah penabung, dan air minum layak. Analisis interaksi SHAP menghasilakan lima nilai interaksi tertinggi Provinsi Aceh diantaranya, luas lantai dengan bahan bakar memasak, luas lantai dengan jenis dinding, luas lantai dengan pendidikan kepala rumah tangga, luas lantai dengan sumber air minum dan luas lantai dengan sanitasi layak.
Keyword: Classification, food insecurity, , support vector machine (SVM), extreme gradient boosting (XGBoost), shapley additive explanation (SHAP)

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: