Judul: Metode Klasifikasi Bagging dan Random Forest untuk Data Tidak Seimbang Kasus Anak Putus Sekolah di Provinsi Lampung
Abstrak: Pemodelan klasifikasi saat ini sudah semakin berkembang dan penggunaannya sering ditemukan dalam berbagai bidang pekerjaan. Banyak penelitian yang telah dilakukan untuk mengetahui metode klasifikasi yang paling baik dalam memprediksi kelas suatu amatan. Sebagian besar dari penelitian tersebut menunjukkan bahwa metode bagging dan random forest paling baik dalam memprediksi kelas suatu amatan. Namun, hampir semua metode klasifikasi dapat bermasalah apabila dihadapkan dengan data yang tidak seimbang. Diketahui pula bahwa kasus anak putus sekolah merupakan kasus yang kemunculannya relatif lebih sedikit dibandingkan jumlah anak yang masih aktif bersekolah, sehingga kasus anak putus sekolah dapat dijadikan sebagai studi kasus data yang tidak seimbang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan kinerja metode klasifikasi bagging dan random forest dalam memprediksi anak putus sekolah di Provinsi Lampung. Penelitian ini menghasilkan empat metode klasifikasi yang terbentuk, yaitu metode klasifikasi bagging dan random forest sebelum penanganan data tidak seimbang, serta metode klasifikasi bagging dan random forest setelah penanganan data tidak seimbang dengan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Perbandingan kinerja ditinjau dari nilai sensitivitas, akurasi yang diseimbangkan, dan skor F1 dari setiap metode klasifikasi. Hasil perbandingan menunjukkan metode random forest memiliki kinerja yang lebih baik dari metode bagging, baik sebelum maupun sesudah penanganan data tidak seimbang.
Keyword: Anak putus sekolah, Bagging, Data tidak seimbang, Random forest, SMOTE

Judul: Klasifikasi Keberhasilan Melanjutkan Pendidikan Jenjang SMA di Provinsi Banten dengan Metode CART dan Random Forest.
Abstrak: Tingkat putus sekolah di Indonesia memiliki persentase yang semakin tinggi ketika jenjang pendidikan semakin tinggi. Persentase melanjutkan pendidikan ke jenjang SMA di Indonesia berada di angka 77.50%. Banten merupakan salah satu provinsi yang memiliki persentase putus sekolah yang semakin tinggi ketika jenjang pendidikan juga semakin tinggi. Selain itu, Banten merupakan provinsi terendah kedua di Indonesia dalam persentase melanjutkan pendidikan ke jenjang SMA yaitu 68.92%. Penelitian ini mengkaji peubah penting dan kinerja klasifikasi yang dihasilkan oleh metode pohon klasifikasi dan random forest. Hasil kajian menunjukan bahwa peubah penting dari kedua metode sama yaitu pengeluaran per kapita (X8) dan proporsi anggota rumah tangga berpendidikan kurang dari SMA (X10). Kemudian, berdasarkan nilai AUC yang didapatkan dengan 10-fold cross validation menunjukkan metode random forest lebih baik dibandingkan pohon klasifikasi. Percobaan dengan melihat nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas pada beberapa nilai cuts off juga menunjukkan bahwa random forest dapat memberi kinerja prediksi yang lebih optimal dibandingkan pohon klasifikasi.
Keyword: AUC, cuts off, pohon klasifikasi, putus sekolah, random forest

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: