Judul: Metode Ensemble Berbasis Bagging untuk Penanganan Pemodelan Klasifikasi pada Data dengan Kelas Tidak Seimbang
Abstrak: Beberapa tahun terakhir ini permasalahan ketidakseimbangna kelas menjadi topik hangat di komunitas data mining. Permasalahan kelas tidak seimbang muncul ketika jumlah kelas yang satu lebih banyak dibandingkan dengan kelas lainnya. Kelas dengan jumlah banyak dinamakan kelas mayoritas dan kelas dengan jumlah sedikit dinamakan kelas minoritas. Contohnya pada satu himpunan data yang terdiri dari dua kelas, rasio jumlah contoh pada kelas tersebut sebesar 1:100, 1:1000 dan atau 1:10.000. Dampak yang di timbulkan dari ketidakseimbangan tersebut mengakibatkan klasifikasi menjadi tidak optimal dikarenakan kelas dengan jumlah contoh yang lebih banyak memberikan pengaruh yang sangat besar dalam klasifikasi. Beberapa kasus mengenai permasalahan ketidakseimbangan terkadang menjadi suatu hal yang sangat penting. Misalnya mendeteksi kecurangan dalam operasional perbankan, mendeteksi gangguan jaringan, resiko mengelola dan memprediksi kegagalan peralatan teknis Penelitian ini menggunakan metode ensemble berbasis bagging seperti UnderBagging, OverBagging, UnderOverBagging, SMOTEBagging, Roughly Balanced Bagging dan yang terakhir yaitu Bagging Ensemble Variation. Data yang digunakan diperodeh dari UCI Repository dengan 16 data delapan diantaranya memiliki kategori kelas dengan permasalahan ketidakseimbangan yang rendah dan sisanya masuk kedalam kategori permasalahan ketidakseimbangan yang tinggi. Jumla kelas yang digunakan pada penelitian ini berjumlah dua kelas. Kelas dengan jumlah yang sedikit dijadikan sebagai kelas minoritas dan sisanya dijadikan sebagai kelas mayoaritas. Hasil dari penelitian ini yaitu metode metode berbasis bagging memberikan hasil yang lebih baik jika dibandingkan dengan metode klasik seperti pohon klasifikasi.
Keyword: Bagging, Boosting, Ensemble, Klasifikasi, Kelas tidak seimbang

Judul: Evaluation of Ensemble Method for Multiclass Classification on Unbalanced Data
Abstrak: Salah satu masalah yang sering muncul pada analisis klasifikasi adalah data tak seimbang. Masalah tersebut menyebabkan kesalahan prediksi pada proses klasifikasi sehingga mempengaruhi sensitivitas khususnya pada kelas minoritas. Data tak seimbang dapat ditangani menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Selain itu, metode ensemble digunakan pada proses klasifikasi karena mampu meningkatkan kinerja klasifikasi. Penelitian ini mengevaluasi metode ensemble dan mengombinasikannya dengan SMOTE untuk mengatasi masalah tersebut. Data yang digunakan pada penelitian ini meliputi data balance-scale, nursery, redwine quality, internet firewall dan Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU). Penelitian difokuskan pada random forest dan adaboost yang merupakan anggota metode ensemble dan sebagai pembanding untuk mengetahui kebaikan kinerja metode tersebut dikaji pula metode k-Nearest Neighbor (KNN) dan decision tree dari keluarga pengklasifikasi tunggal. Hasil klasifikasi dievaluasi dengan cara membandingkan metode ensemble dan pengklasifikasi tunggal berdasarkan akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas pada kondisi data sebelum dan setelah proses SMOTE. Evaluasi hasil klasifikasi pada kelima dataset yang digunakan menunjukkan bahwa metode ensemble cenderung memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan decision tree dan KNN. Data yang telah melalui proses SMOTE menghasilkan sensitivitas yang lebih baik, khususnya pada kelas minoritas. Kata kunci: adaboost, random forest, SMOTE, One of the problems that often arise in classification analysis is unbalanced data. This problem causes prediction errors in the classification process, so that it affects the sensitivity, especially in the minority class. Unbalanced data can be handled using Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). In addition, the ensemble method is used in the classification process because it can improve classification performance. The study evaluates the ensemble method and combines it with the SMOTE to deal with the problem. The data used in this study include balance-scale, nursery, redwine quality, internet firewall, and Air Pollution Standard Index. The study focused on random forest and adaboost in the class of ensemble methods and as a comparison to determine the good performance of this method, the k-Nearest Neighbor (KNN) and decision tree in the class of single classifier. The classification results are evaluated by comparing the ensemble and single classifier methods based on accuracy, sensitivity, and specificity on the data conditions before and after the SMOTE process. The evaluation of the classification result on the five datasets used shows that the ensemble method tends to provide better performance than decision tree and KNN. Data that has been processed with SMOTE produced a better sensitivity, especially in the minority class. Keywords: adaboost, random forest, SMOTE
Keyword: adaboost, random forest, SMOTE

Judul: Duodenal Histopathology of Pediatric Rat (Rattus norvergicus)&#160;Fed with Orange Juice (Citrus sinensis)
Abstrak: This research investigates the impact of orange juice consumption on the histological structure of the duodenum, a critical site for nutrient absorption and digestion. Focusing on pediatric animals, orange juice (with a pH of 3) was administered to post-weaning rats aged 4 weeks to 6 weeks at dosages ranging from 0g/kg BW to 20g/kg BW over two weeks. Duodenal histopathology was assessed, focusing on parameters such as the quantity of crypts of Lieberkuhn, as well as the length, height, width, and depth of villi (measured in µm). Anatomical pathology examination included measurements of the length and width of the duodenum (also in µm), as well as the color mean (OD). The research findings indicate no significant changes in histopathology or anatomy pathology of the duodenum. This suggests that young individuals can adapt to acidic challenges without compromising gastrointestinal health. These findings offer reassurance regarding the short-term consumption of acidic orange juice (with a pH of 3) with minimal risks to intestinal integrity, both during growth and development.
Keyword: acidic changes