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: Penerapan SMOTE pada Metode CART untuk Penanganan Data Tidak Seimbang (Studi Kasus: Klasifikasi Pengangguran dan Bukan Pengangguran di Provinsi Banten).
Abstrak: Publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) menyatakan bahwa provinsi Banten selalu menjadi provinsi dengan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) tertinggi di Pulau Jawa selama periode 2006 hingga 2016. Salah satu upaya dalam menyelesaikan masalah tersebut adalah dengan melakukan klasifikasi pengangguran dan bukan pengangguran serta mengidentifikasi karakteristiknya, agar kemudian kebijakan yang dibuat pemerintah tidak salah sasaran. Metode klasifikasi yang digunakan adalah metode Classification and Regression Tree (CART) yang memiliki kemudahan interpretasi terhadap hasil analisis. Akurasi suatu pohon klasifikasi dapat dilihat dari nilai spesifisitas, sensitivitas, dan Area Under Curve (AUC). Namun ketidakseimbangan data menyebabkan rendahnya nilai sensitivitas dan AUC. Salah satu alternatif untuk meningkatkan akurasi adalah dengan melakukan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) pada tahap pra pengolahan data. Pohon klasifikasi dengan SMOTE lebih akurat dibandingkan dengan pohon klasifikasi tanpa SMOTE, karena mampu meningkatkan nilai sensitivitas menjadi 77.78%, dari sebelumnya yang hanya 6.35%. Selain itu, nilai AUC yang dihasilkan juga lebih tinggi yaitu sebesar 0.7846, sedangkan AUC pohon klasifikasi tanpa SMOTE sebesar 0.7507. Pohon klasifikasi terbaik menghasilkan 18 simpul terminal yang dipengaruhi enam peubah penjelas, yaitu usia, jenis kelamin, status kawin, status dalam keluarga, tingkat pendidikan, dan daerah tempat tinggal.
Keyword: CART, data tidak seimbang, 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: