Judul: Penerapan SMOTE pada KNN dan CART untuk Klasifikasi Sektor Pekerja di Provinsi Nusa Tenggara Timur
Abstrak: Kemajuan perekonomian suatu wilayah dapat ditunjukkan dengan adanya transformasi pekerjaan dari sektor informal ke sektor formal. Oleh karena itu, akan lebih baik jika diketahui karakteristik dari pekerja sektor formal dan pekerja sektor informal. Salah satu cara untuk mengetahuinya yaitu dengan analisis klasifikasi. Analisis klasifikasi yang dapat digunakan pada penelitian ini adalah KNearest Neighbor (KNN) dan Classification and Regression Tree (CART). Kebaikan suatu model dapat dilihat dari nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifitas. Akan tetapi ketidakseimbangan data dapat menyebabkan rendahnya nilai sensitivitas. Salah satu metode untuk menangani masalah ketidakseimbangan data adalah Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode SMOTE mampu meningkatkan nilai sensitivitas pada metode KNN dan CART. SMOTE pada CART memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan metode lainnya dengan nilai akurasi sebesar 80.29%, sensitivitas sebesar 81.15%, dan spesifisitas sebesar 79.44%. Pohon klasifikasi yang terbentuk dari CART dengan SMOTE menghasilkan 8 simpul terminal dengan 5 peubah penjelas, yaitu tingkat pendidikan (X5), daerah tempat tinggal (X7), status dalam keluarga (X4), status perkawinan (X3), dan usia (X1).
Keyword: CART, data tidak seimbang, klasifikasi, KNN, sektor pekerja, SMOTE

Judul: Application of the CART Method on the Employment  Status Classification in Subang Regency
Abstrak: Pengangguran merupakan masalah kompleks yang dihadapi oleh negara berkembang salah satunya Indonesia. Tingginya angka pengangguran di Indonesia berdampak pada kemiskinan sehingga pemerintah berupaya untuk melakukan pembangunan ekonomi. Subang merupakan salah satu kabupaten yang menyumbang 8,68 persen tingkat pengangguran terbuka pada tahun 2019 dan meningkat sebesar 9,48 persen pada tahun 2020. Gencarnya pembangunan kawasan industri dan smart city di Subang menjadi salah satu upaya mengurangi pengangguran. Classification and regression tree (CART) adalah metode yang digunakan pada penelitian ini untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap pengangguran di Kabupaten Subang. Metode CART memiliki kelebihan, yaitu mudah menginterpretasikan terhadap hasil analisis. Nilai akurasi dari pohon klasifikasi yang dihasilkan cukup rendah disebabkan oleh adanya ketidakseimbangan data. Oleh karena itu, metode SMOTE menjadi metode yang digunakan untuk menangani masalah tersebut. Pohon klasifikasi optimal terbentuk dari 17 simpul terminal dan 6 peubah penjelas. 7 simpul terminal menggambarkan bekerja sebagai bekerja dan 10 simpul terminal menggambarkan pengangguran sebagai pengangguran. 6 peubah penjelas terdiri dari status perkawinan (X3), mengikuti pelatihan kerja (X5), status dalam keluarga (X4), tingkat pendidikan (X2), jenis kelamin (X1), dan usia (X6)., Unemployment is a complex problem faced by developing countries, including Indonesia. The high unemployment rate in Indonesia impacts poverty, so that the government seeks to carry out economic development. Subang is one of the districts that contributed 8,68 percent of the open unemployment rate in 2019 and increased by 9,48 percent in 2020. The incessant growth of industrial estates and smart city program development in Subang is one of the efforts to reduce unemployment. This study used a classification and regression tree (CART) to determine the factors that influenced unemployment status in Subang Regency. The advantage of the CART method is easy to interpret the results of the analysis. However, the accuracy of the classification tree is relatively low due to data imbalance. Therefore, this study used SMOTE method to deal with this problem. The optimal classification tree was formed from 17 terminal nodes and 6 explanatory variables. 7 terminal nodes represent work as work, and 10 terminal nodes represent unemployment as unemployment. The 6 explanatory variables consist of marital status (X3), attending job training (X5), the position in the family (X4), the education level (X2), gender (X1), and age (X6).
Keyword: CART, pengangguran, SMOTE

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: