Judul: Penerapan SMOTE pada Random Forest dan Naive Bayes untuk Klasifikasi Status Vaksinasi HB Provinsi Aceh
Abstrak: Klasifikasi terhadap status vaksinasi Hepatitis B pada balita penting untuk melindungi dari terjangkit penyakit Hepatitis B dan memperoleh penyelesaian permasalahan secara efektif dan efisien. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui peranan SMOTE pada metode random forest dan naive Bayes untuk klasifikasi status vaksinasi Hepatitis B di Provinsi Aceh dan mengetahui faktor-faktor yang memengaruhinya. Data yang digunakan adalah data Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) BPS tahun 2017. Status vaksinasi Hepatitis B memiliki proporsi tidak seimbang. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan penyeimbangan data dengan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan SMOTE pada random forest dan naive Bayes mampu meningkatkan ketepatan status tidak vaksin Hepatitis B masing-masing sebesar 30.08% dan 26.09% dibandingkan tanpa dilakukan SMOTE. Metode random forest dengan SMOTE merupakan model terbaik pada pengklasifikasian status vaksinasi Hepatitis B. Lima faktor paling berpengaruh dalam status pemberian vaksin Hepatitis B di Provinsi Aceh yaitu (1) pendidikan terakhir ibu, (2) pekerjaan ibu, (3) pekerjaan ayah, (4) pendidikan terakhir ayah, dan (5) jumlah fasilitas kesehatan.
Keyword: naive Bayes, random forest, SMOTE, status vaksinasi Hepatitis B

Judul: Penerapan Resampling pada Random Forest untuk Mengklasifikasikan Status Kebutuhan KB
Abstrak: Jumlah penduduk Indonesia mengalami peningkatan yang cukup pesat sekitar 3.5−4 juta jiwa pertahun. Program Keluarga Berencana (KB) dibentuk pada tahun 1970 dengan tujuan untuk menurunkan tingkat kelahiran. Status kebutuhan KB dikategorikan menjadi dua kelas yaitu KB yang terpenuhi (met need KB) dan KB yang tidak terpenuhi (unmet need KB). Perbedaan tingkat unmet need KB dan met need KB menyebabkan ketidakseimbangan pada data. Random forest merupakan metode klasifikasi pada data kategorik berupa kumpulan pohon keputusan. Tujuan penelitian ini adalah memperoleh model terbaik dalam mengklasifikasikan status kebutuhan KB serta mengetahui peubah-peubah yang memengaruhi status kebutuhan KB berdasarkan random forest dengan resampling pada data tidak seimbang. Data yang digunakan adalah data SDKI (Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia) BKKBN tahun 2017 yang terdiri atas 16 peubah kategorik. Penanganan data tidak seimbang dilakukan menggunakan undersampling, oversampling, dan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model dengan penerapan SMOTE menghasilkan F1-score dan AUC-PR tertinggi dalam mengklasifikasi status kebutuhan KB. Berdasarkan tingkat kepentingan peubah penjelas didapatkan banyak anak hidup, diskontinu KB dalam 5 tahun terakhir, kelahiran dalam 5 tahun terakhir, keinginan menambah anak, dan usia istri sebagai peubah penting dalam menentukan status kebutuhan KB pada pasangan usia subur.
Keyword: keluarga berencana, random forest, resampling, unmet need KB

Judul: Metrik Einstein (Anti-) Self-Dual Berdimensi Empat dengan Metode Cartan
Abstrak: Gravitational field equation can be formulated in differential forms (differential geometry), which describes gravity as a manifestation of the curvature of space-time. Curvature of space-time is characterized by a metric that satisfies the gravitational field equation. With differential forms it can be formulated the (anti-) self-dual Einstein equation, which is a modification of the Cartan structure in (anti-) self-dual basis. Calculation of (anti-) self-dual metric with (anti-) self-dual Einstein equation is simpler than the calculation using Christoffel symbols.
Keyword: