Judul: Boruta-SHAP Algorithm on XGBoost and Random Forest for  Analysis of Food Insecurity Household Events in West Java
Abstrak: Machine learning yang digunakan untuk pemodelan big data sulit ditangani menggunakan metode pembelajaran tradisional karena akan menghasilkan pembelajaran tidak sesuai dan menyebabkan metode tidak berfungsi dengan baik. Namun adanya sifat black box pada pemodelan machine learning membuat hasil pemodelan sulit dipahami dan diinterpretasikan. Sehingga digunakan algoritma Shapley Additive Explanation (SHAP) yang diusulkan oleh Lundberg, untuk menafsirkan black box pada machine learning sebagai white box. Menggunakan peubah yang tidak penting terhadap pemodelan, seringkali memengaruhi waktu komputasi dan menyebabkan hasil prediksi kurang akurat. Feature selection merupakan komponen penting dalam proses machine learning ketika peubah yang tidak relevan dan tidak berkaitan dengan peubah respons tidak diikutsertakan dalam pemodelan namun dalam prosesnya tetap menjaga akurasi. Boruta merupakan wrapping feature selection yang mampu memilih peubah penting melalui penambahan peubah bayangan dengan algoritma pengerjaan mirip dengan klasifikasi random forest. Pengembangan dari metode Boruta adalah Boruta-SHAP yang menggabungkan antara feature selection Boruta dengan nilai-nilai Shapley. Kerawanan pangan adalah masalah serius, baik di dunia maupun di Indonesia. Mengakhiri kelaparan dan mencapai ketahanan pangan dan gizi yang lebih baik masuk pada tujuan kedua SDGs yang ditargetkan tercapai pada 2030. Organisasi Pangan dan Organisasi Pertanian Perserikatan Bangsa-Bangsa melaporkan melalui The State of Food Security and Nutrition in the World bahwa sekitar 750 juta orang (sekitar 9,7% dari populasi dunia) terkena kerawanan pangan parah dan hampir 690 juta orang di dunia (8,9% dari populasi dunia) diperkirakan kekurangan gizi pada tahun 2019 (Food and Agriculture Organization, 2020). Indonesia berada di peringkat 65 dari 113 negara di dunia, 12 di Asia Pasifik, dan 4 di Asia Tenggara berdasarkan skor ketahanan pangan (Police Brief FAO 2006). Sementara prevalensi kerawanan pangan sedang atau berat di Indonesia pada 2020 adalah 5,12%, turun dari 5,42% pada 2019. Beberapa penelitian terkait rawan pangan antara lain penelitian dengan menggunakan pemodelan ordinary forest dan regresi logistik ordinal, memperoleh bahwa penerima Kartu Perlindungan Sosial (KPS), banyaknya anggota rumah tangga yang memiliki rekening tabungan, persentase pengeluaran untuk makanan, pendidikan kepala rumah tangga, dan penerima program beras miskin adalah peubah terpenting yang memengaruhi kerawanan pangan (Irawan 2019). Cordero-Ahiman telah menganalisis rawan pangan untuk melihat faktor-faktor yang menentukan kerawanan pangan rumah tangga di daerah pedesaan Lembah Sungai Paute, Provinsi Azuay, Ekuador dan menemukan bahwa faktor yang paling berpengaruh adalah ukuran rumah dan akses informasi ketahanan pangan (2020). Terkait berbagai permasalahan yang telah dipaparkan, maka penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kerawanan pangan rumah tangga di Provinsi Jawa Barat menggunakan algoritma SHAP dan Boruta-SHAP dengan model random forest dan XGBoost. Adanya ketidakpastian urutan peubah penting dari skor SHAP dan Boruta SHAP dari model akan dianalisis menggunakan boxplot yang dibangun menggunakan data berbeda bentukan algoritma bootstrap. Model random forest dan XGBoost cocok dengan data yang akan digunakan; data memuat banyak peubah, berukuran besar (big data), dan dapat diterapkan pada algoritma Boruta-SHAP. Boruta-SHAP akan menentukan subsampel terkecil pada setiap iterasi dengan membandingkan distribusi yang dihasilkan oleh skor SHAP dari model random forest dan XGBoost. Algoritma metode ini dimulai dengan membuat peubah bayangan dan memberi peringkat peubah menggunakan skor SHAP untuk tiap-tiap model random forest dan XGBoost. Selanjutnya, seleksi peubah dilakukan dengan menghilangkan peubah yang memiliki skor kepentingan lebih rendah dari
Keyword: Boruta-SHAP, pembelajaran mesin, peubah penting, bootstrap, 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: