Judul: A Study on The Effect of Class Balancing Methods to Data Complexity in Classification Model
Abstrak: Permasalahan klasifikasi merupakan suatu permasalahan yang terjadi pada pemodelan klasifikasi yang dapat memengaruhi performa pemodelan klasifikasi. Permasalahan klasifikasi dapat terjadi permasalahan pada karakteristik dari data. Karakteristik dari data dapat di ukur dengan menggunakan suatu ukuran yang disebut sebagai ukuran kompleksitas data. Ukuran kompleksitas data di antaranya adalah ukuran melihat keterpisahan kelas amatan secara linear, tumpang tindih amatan kelas, dimensi data dan kepadatan data. Pengukuran ukuran kompleksitas data akan memudahkan dalam memahami dan pengambilan keputusan dari analisis data yang akan dilakukan sehingga hasil performa klasifikasi yang didapatkan lebih baik. Kelas tidak seimbang merupakan salah satu masalah karakteristik data yang terjadi karena banyak amatan kelas mayoritas dan kelas minoritas tidak seimbang. Permasalahan tidak seimbangnya suatu data sering sekali ditemukan di berbagai bidang data. Makin besar nilai proporsi amatan kelas mayoritas dibandingkan kelas minoritas maka akan menghasilkan performa klasifikasi yang bias. Kombinasi dari permasalahan kelas tidak seimbang dengan ukuran kompleksitas lainnya akan membuat pemodelan akan makin sulit mendapatkan model yang baik. Sehingga, penelitian ini menggunakan empat teknik penyeimbangan kelas SMOTE ENN, SMOTE Tomek, SVM SMOTE dan K-means SMOTE sebagai teknik yang dapat memperbaiki ukuran kompleksitas dan meningkatkan performa model klasifikasi. Penelitian ini bertujuan mengkaji penerapan empat teknik penyeimbangan kelas yang mengurangi ukuran kompleksitas data dan teknik terbaik yang menghasilkan performa klasifikasi yang baik. Tujuan lainnya adalah mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi status keberhasilan perbaikan ukuran kompleksitas pada data. Serta mengkaji teknik terbaik yang memberikan peningkatan performa klasifikasi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 46 gugus data publik, gugus data ini diukur kompleksitas datanya sebelum dan setelah penerapan teknik penyeimbangan kelas serta masing-masing gugus data di lakukan pengklasifikasian dengan model random forest. Data yang berasal dari pengukuran kompleksitas data akan digunakan sebagai perbandingan teknik penyeimbangan terbaik. Data ini juga akan digunakan sebagai peubah respon dalam pengidentifikasian faktor-faktor yang memengaruhi status keberhasilan perbaikan ukuran kompleksitas sebanyak 28 jenis perubahan sebagai peubah respon. Peubah prediktor yang digunakan adalah ukuran kompleksitas sebelum diterapkan teknik penyeimbangan kelas dan faktor lainnya yaitu imbalance rasio, banyak peubah prediktor numerik dan kategorik, serta banyak amatan. Hasil perbandingan ukuran kompleksitas data memberikan informasi bahwa seluruh teknik berhasil menurunkan kompleksitas N1 dan T1. SMOTE ENN berhasil menurunkan kompleksitas T1 pada seluruh data. SVM SMOTE dan K-means SMOTE juga mampu menurunkan ukuran kompleksitas T2 pada seluruh data. Perbandingan ukuran kompleksitas dengan uji t didapatkan tiga teknik penyeimbangan memberikan pengaruh nyata pada ukuran kompleksitas N1, T1 dan T2 yaitu SMOTE Tomek, SVM SMOTE, K-means SMOTE. SMOTE ENN hanya berpengaruh nyata pada ukuran kompleksitas N1 dan T1 saja. Perbandingan performa random forest menghasilkan dari empat teknik SMOTE ENN adalah teknik yang paling sedikit meningkatkan balance accuracy yang hanya 28 gugus data. SMOTE Tomek dan SVM SMOTE memberikan hasil yang sama yaitu 39 gugus data dan SVM SMOTE memperoleh 40 gugus data yang berhasil diperbaiki. Berdasarkan hasil perbandingan ukuran kompleksitas data dan kinerja klasifikasi SVM SMOTE adalah teknik penyeimbangan terbaik. Identifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap status keberhasilan perbaikan ukuran kompleksitas menggunakan regresi logistik mendapatkan hasil dari 28 pemodelan hanya 8 model yang memberikan faktor yang signifikan. Faktor yang signifikan pada model-model tersebut kebanyakan adalah faktor yang dari ukuran kompleksitas
Keyword: random forest, classification problems, data complexity, imbalance class, svm smote

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: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: