Judul: Logistic Regression and CHAID Study on Class Imbalance and Its Application to Classify Exploited Child Labor
Abstrak: Class imbalance (data tidak seimbang) terjadi ketika distribusi kelas data tidak seimbang, satu kelas memiliki data lebih sedikit dari yang lain. Class imbalance menyebabkan objek di kelas mayoritas diklasifikasikan berbeda dengan objek di kelas minoritas. Class imbalance dapat menyebabkan masalah dalam pemodelan klasifikasi, seperti kesalahan prediksi dalam klasifikasi. Dalam beberapa tahun terakhir, penelitian tentang pekerja anak telah banyak dilakukan dengan menggunakan berbagai metode, namun belum banyak dilakukan jika dikaitkan dengan class imbalance. Umumnya penelitian dilakukan tanpa mendefinisikan bahwa pekerja anak merupakan class imbalance. Class imbalance menyebabkan objek di kelas mayoritas diklasifikasikan berbeda dengan objek di kelas minoritas. Sampel di kelas mayoritas diklasifikasikan dengan benar, tetapi sampel di kelas minoritas diklasifikasikan dengan tidak benar sehingga diperlukan penanganan khusus untuk mengatasi masalah class imbalance. Dua pendekatan digunakan untuk menyelesaikan masalah ini yaitu solusi tingkat data dan solusi tingkat algoritma. Solusi tingkat data diimplementasikan dengan menyeimbangkan distribusi kelas mayoritas dan minoritas melalui under-sampling, over-sampling, atau kombinasi keduanya. Solusi tingkat algoritma dilakukan dengan menyesuaikan algoritma tanpa mengubah distribusi data oleh fungsi biaya, sehingga mengubah metode klasifikasi atau ensamble. Solusi tingkat data memiliki keuntungan karena fleksibel dalam memilih metode klasifikasi mana yang akan digunakan. Metode over-sampling lebih umum digunakan karena memberikan hasil yang lebih baik daripada metode under-sampling. Hal ini dikarenakan teknik under-sampling dapat menghilangkan beberapa informasi penting yang terkandung dalam dataset. Namun, metode over-sampling memiliki kelemahan yaitu menimbulkan masalah overfitting. Chawla (2002) mengembangkan teknik over-sampling yaitu SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique). SMOTE-N melakukan over-sampling data sintetik tanpa menimbulkan masalah overfitting dengan pendekatan k-nearest neighbor. Regresi logistik adalah teknik klasifikasi dalam bentuk model matematis yang menggambarkan hubungan antara peubah bebas dan peubah respon kategorik serta memiliki nilai odds ratio yang menunjukkan probabilitas. Chisquare Automatic Interaction Detection (CHAID) adalah pohon klasifikasi yang melakukan splitting menggunakan nilai uji chi-square yang digunakan ketika peubah respons bersifat kategorik. CHAID memproses data lebih cepat karena diagram pohon yang dibentuk oleh CHAID tidak dibatasi oleh binary split. Penelitian yang menggabungkan metode regresi logistik dan CHAID dengan melakukan penanganan class imbalance belum pernah dilakukan sebelumnya, biasanya penelitian dilakukan secara terpisah. Permasalahan dalam data yang tidak seimbang bergantung pada tingkat ketidakseimbangan data, kompleksitas dari ketidakseimbangan data, ukuran data dan penggunaan metode klasifikasi. Permasalahan bias pada pendugaan parameter dan ketidaktepatan klasifikasi terutama terjadi pada data dengan ukuran yang kecil yaitu nilai n di bawah 2000 dan data dengan ketidakseimbangan yang tinggi yaitu π dibawah 0,05. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi kinerja regresi logistik dan CHAID dalam permasalahan klasifikasi dengan class imbalance. Pada kajian simulasi ingin diidentifikasi nilai π (tingkat ketidakseimbangan data) dan n (jumlah sampel) yang memiliki permasalahan pada class imbalance. Pada kajian empiris ingin dicari faktor-faktor yang mempengaruhi tingginya angka pekerja anak di Sulawesi Tenggara pada bulan Agustus 2021. Hasil simulasi data memberikan informasi bahwa class imbalance dapat menyebabkan terjadinya permasalahan pada ketepatan klasifikasi kelas minoritas. Penerapan metode SMOTE-N mampu meningkatkan ketepatan klasifikasi pada data minoritas yang ditandai oleh meningkatnya nilai AUC dan sensitivity. Regresi logistik memiliki permasalahan class imbalance pada data berukuran sedang (n = 300 dan n = 500) dan π = 10%. CHAID memiliki permasalahan class imbalance pada data berukuran kecil (n
Keyword: Class Imbalance, Regresi Logistic, CHAID

Judul: Kajian Simulasi Over-Sampling K-Tetangga Terdekat pada Regresi Logistik Terboboti dan Penerapannya untuk Klasifikasi Rumahtangga Miskin di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta
Abstrak: Dalam beberapa tahun terakhir, penelitian tentang data tidak seimbang telah banyak dilakukan. Data tidak seimbang merupakan data yang memiliki peubah respon berupa kategori dua kelas atau lebih dimana salah satu kelas memiliki frekuensi yang lebih kecil yaitu disebut kelas minoritas dibandingkan kelas lainnya yang memiliki frekuensi lebih besar yang dinamakan kelas mayoritas. Kejadian data tidak seimbang dapat menyebabkan permasalahan dalam metode klasifikasi yaitu terjadinya bias dalam pendugaan parameter serta kesalahan prediksi pada klasifikasi terutama pada kelas minoritas. Secara umum data minoritas merupakan data strategis yang menarik perhatian sebagai objek penelitian, diantaranya data rumahtangga miskin. Penelitian tentang klasifikasi rumahtangga miskin belum banyak dilakukan jika dikaitkan dengan keadaan data tidak seimbang. Sebagian besar penelitian tentang klasifikasi kemiskinan mengasumsikan bahwa data antar kelas seimbang, atau proporsi rumahtangga miskin dan rumahtangga tidak miskin dianggap sama. Penggunaan metode klasifikasi baik yang berbasis statistik seperti regresi logistik (RL), analisis diskriminan, k-nearest neighbor dan naïve bayes maupun yang berbasis machine learning seperti analisis pohon keputusan, neural network dan support vector machine (SVM) tidak dapat mengatasi masalah data tidak seimbang. Dengan demikian perlu penanganan tersendiri dalam mengatasi permasalahan pada data tidak seimbang. Penanganan data tidak seimbang dilakukan melalui dua pendekatan yaitu pendekatan pada level data dan pendekatan pada level algoritma. Solusi pada level data dilakukan dengan menyeimbangkan distribusi kelas minoritas dan mayoritas melalui metode under sampling, over-sampling atau hybrid. Sementara itu, solusi pada level algoritma dilakukan dengan cara menyesuaikan algoritma tanpa mengubah distribusi data melalui fungsi biaya, modifikasi metode klasifikasi maupun ensemble. Pada pendekatan level data, metode over-sampling secara umum dapat memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan metode under sampling terutama pada data dengan tingkat ketidakseimbangan yang tinggi. Penerapan berbagai metode over-sampling dapat meningkatkan ketepatan klasifikasi pada data minoritas, namun belum dapat memberikan hasil yang memuaskan. Hasil berbagai penelitian mengindikasikan bahwa belum ada metode yang dominan lebih baik dalam menangani permasalahan data tidak seimbang. Selain itu, metode oversampling belum mampu mengatasi permasalahan terjadinya bias pada pendugaan parameter. Penggunaan metode over-sampling masih terbatas untuk menangani permasalahan ketepatan klasifikasi pada data minoritas. Penanganan terhadap masalah bias pada pendugaan parameter dilakukan dengan pendekatan level algoritma pada metode klasifikasi RL. Metode untuk mengatasi permasalahan pendugaan parameter dapat dilakukan melalui bias correction dan weighting seperti yang diusulkan oleh King dan Zeng (2001). vi Pendekatan linier (non kernel) dilakukan Maalouf dan Siddiqi (2014) melalui metode rare event weighted logistic regression (RE-WLR) atau Regresi Logistik Terboboti (RLT). Hasil RLT menghasilkan kesimpulan bahwa metode RLT mampu mengatasi permasalahan bias pada pendugaan parameter dengan baik. Meskipun demikian, pendekatan RLT belum mampu menghasilkan ketepatan klasifikasi secara memuaskan seperti halnya pendekatan over-sampling. Berdasarkan pendekatan yang telah dilakukan dalam penanganan data tidak seimbang, dapat dikatakan bahwa metode yang ada belum dapat mengatasi permasalahan bias pada pendugaan parameter dan masalah ketepatan klasifikasi secara bersamaan. Penelitian ini mencoba untuk mengatasi permasalahan tersebut melalui kedua pendekatan yaitu pengembangan metode over-sampling (metode over-sampling dengan K tetangga terdekat/K-NOS) dan penyesuaian pada metode RLT atau Regresi Logistik Terboboti yang Disesuaikan (RLTD). Tujuan dari penelitian ini untuk memperbaiki ketepatan klasifikasi dan mampu mereduksi bias pada pendugaan parameter melalui 3 kajian. Hasil kajian 1 mengkonfirmasikan bahwa data yang tidak seimbang
Keyword: bias, data tidak seimbang, klasifikasi, RLTD, susenas

Judul: The Fern of West Timor  East Nusa Tenggara
Abstrak: Based on this study there are 58 species belonging to 36 genera. They are Achrosticum (1 species), Adiantum (5 species), Amphineuron (3 species), Asplenium (4 species), Athyrium (1 species), Belvisia (1 species), Botrycium (1 species), Ceratopteris (1 species), Christella (4 species), Ctenitis (1 species), Ctenopteris (1 species), Cyathea (1 species), Davallia (2 species), Dennstaedtia (1 species), Diplazium (2 species), Doryopteris (1 species), Drynaria (2 species), Dryopteris (1 species), Gleichenia (1 species), Heterogoniurn (1 species), Humata (1 species), Lycopodium (1 species), Microlepia (1 species), Microsorium (1 species), Nehprolepis (2 species), Oleandra (1 species), Platycerium (1 species), Pleocnemia (1 species), Pteris (5 species), Pyrrosia (1 species), Sellaginela (1 species), Selliguea (1 species), Sphaerostephanos (2 species), Tectaria (1 species), Trichomanes (1 species), and Vittaria (1 species).
Keyword: