Judul: Identifikasi Tingkat Kepentingan Peubah Kejadian Rawan Pangan untuk Sub-Populasi pada Model Pembelajaran Mesin Random Forest
Abstrak: Big Data dikenal dengan data yang berukuran besar, kecepatan tinggi, dan bentuknya beraneka ragam yang dalam proses analisisnya memerlukan teknik machine learning. Salah satu model machine learning adalah random forest yang dapat menghasilkan kinerja akurasi yang lebih baik dibandingkan beberapa algoritma lainnya karena merupakan metode ensemble tree yang pembentukannya merupakan gabungan beberapa pohon klasifikasi. Tantangan dari teknik machine learning adalah kecenderungan menghasilkan model black box. Seiring dengan adanya kebutuhan informasi terkait model black-box, sehingga memunculkan metode-metode baru untuk melakukan interpretasi terhadap model tersebut. Metode interpretasi yang populer digunakan adalah Permutation Feature Importance (PFI) berbasis pohon klasifikasi dan Shapley Additive exPlanations (SHAP). Kedua interpreter ini memiliki algoritma perhitungan tingkat kepentingan peubah yang berbeda. SHAP lebih menekankan pada atribusi peubah serta memberikan informasi lokal atau informasi dari suatu individu. SHAP dapat menggambarkan pengaruh setiap prediktor untuk memperoleh dugaan suatu individu. Tingkat kepentingan peubah metode PFI berdasarkan skor kepentingan yang berasal dari tingkat kesalahan model asli. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi peubah penting pada setiap sub-populasi (perdesaan dan perkotaan). Algoritma random forest diimplementasikan untuk menghasilkan model menggunakan dataset seluruh rumah tangga dan dataset masing-masing sub-populasi. Analisis lanjutan dilakukan dengan menerapkan metode PFI pada dataset setiap sub-populasi dan metode SHAP diterapkan pada ketiga dataset. Data yang digunakan merupakan data kejadian rawan pangan berdasarkan Susenas KOR Maret 2020 provinsi Jawa Barat. Terdapat tiga tahapan analisis data, yaitu penyiapan data, pembentukan model klasifikasi, dan interpretasi model klasifikasi. Gugus data pada penelitian ini dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 70:30 pada dataset rumah tangga perdesaan, dataset rumah tangga perkotaan dan dataset seluruh rumah tangga, selanjutnya melakukan penyeimbangan data menggunakan teknik SMOTE pada masing-masing dataset tersebut. Pembentukan model klasifikasi masing-masing dataset dilakukan pada data yang telah seimbang dengan menggunakan hiperparameter optimum. Pada metode PFI interpretasi ditampilkan melalui error barchart, sedangkan interpretasi SHAP ditampilkan melalui SHAP summary plot. Metode PFI pada perdesaan menghasilkan dua belas peubah penting, yaitu luas lantai, pendidikan KRT, jumlah penabung, sanitasi layak, jenis lantai, akses internet, sumber air minum, aset tanah, air minum layak, PBI BPJS, bahan bakar masak, dan jenis dinding. Metode SHAP untuk pemodelan yang menggunakan dataset rumah tangga perdesaan menghasilkan dua belas peubah penting. Peubah-peubah tersebut yaitu jumlah penabung, akses internet, jenis lantai, pendidikan KRT, aset tanah, sanitasi layak, luas lantai, air minum layak, sumber air minum, jenis dinding, bahan bakar masak, dan PBI BPJS. Metode SHAP untuk pemodelan yang menggunakan dataset seluruh rumah tangga menghasilkan sembilan peubah penting, yaitu aset tanah, jumlah penabung, akses internet, pendidikan KRT, jenis lantai, sanitasi layak, air minum layak, luas lantai, dan sumber air minum. Metode PFI pada perkotaan menghasilkan sebelas peubah penting yaitu luas lantai, pendidikan KRT, jumlah penabung, aset tanah, sumber air minum, akses internet, air minum layak, sanitasi layak, jenis lantai, PBI BPJS, dan jenis atap. Metode SHAP pada model rumah tangga perkotaan dan model menggunakan seluruh rumah tangga menghasilkan sembilan peubah penting yaitu aset tanah, jumlah penabung, pendidikan KRT, akses internet, air minum layak, luas lantai, sumber air minum, jenis lantai, dan sanitasi layak., Big Data is known for large data, high speed, and various forms which in the analysis process
Keyword: black-box, machine learning, interpretation, random forest, food insecurity

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: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia