Judul: A Study on The Effect of Class Balancing Methods to Data Complexity in Classification Model
Abstrak: Permasalahan klasifikasi merupakan suatu permasalahan yang terjadi pada pemodelan klasifikasi yang dapat memengaruhi performa pemodelan klasifikasi. Permasalahan klasifikasi dapat terjadi permasalahan pada karakteristik dari data. Karakteristik dari data dapat di ukur dengan menggunakan suatu ukuran yang disebut sebagai ukuran kompleksitas data. Ukuran kompleksitas data di antaranya adalah ukuran melihat keterpisahan kelas amatan secara linear, tumpang tindih amatan kelas, dimensi data dan kepadatan data. Pengukuran ukuran kompleksitas data akan memudahkan dalam memahami dan pengambilan keputusan dari analisis data yang akan dilakukan sehingga hasil performa klasifikasi yang didapatkan lebih baik. Kelas tidak seimbang merupakan salah satu masalah karakteristik data yang terjadi karena banyak amatan kelas mayoritas dan kelas minoritas tidak seimbang. Permasalahan tidak seimbangnya suatu data sering sekali ditemukan di berbagai bidang data. Makin besar nilai proporsi amatan kelas mayoritas dibandingkan kelas minoritas maka akan menghasilkan performa klasifikasi yang bias. Kombinasi dari permasalahan kelas tidak seimbang dengan ukuran kompleksitas lainnya akan membuat pemodelan akan makin sulit mendapatkan model yang baik. Sehingga, penelitian ini menggunakan empat teknik penyeimbangan kelas SMOTE ENN, SMOTE Tomek, SVM SMOTE dan K-means SMOTE sebagai teknik yang dapat memperbaiki ukuran kompleksitas dan meningkatkan performa model klasifikasi. Penelitian ini bertujuan mengkaji penerapan empat teknik penyeimbangan kelas yang mengurangi ukuran kompleksitas data dan teknik terbaik yang menghasilkan performa klasifikasi yang baik. Tujuan lainnya adalah mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi status keberhasilan perbaikan ukuran kompleksitas pada data. Serta mengkaji teknik terbaik yang memberikan peningkatan performa klasifikasi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 46 gugus data publik, gugus data ini diukur kompleksitas datanya sebelum dan setelah penerapan teknik penyeimbangan kelas serta masing-masing gugus data di lakukan pengklasifikasian dengan model random forest. Data yang berasal dari pengukuran kompleksitas data akan digunakan sebagai perbandingan teknik penyeimbangan terbaik. Data ini juga akan digunakan sebagai peubah respon dalam pengidentifikasian faktor-faktor yang memengaruhi status keberhasilan perbaikan ukuran kompleksitas sebanyak 28 jenis perubahan sebagai peubah respon. Peubah prediktor yang digunakan adalah ukuran kompleksitas sebelum diterapkan teknik penyeimbangan kelas dan faktor lainnya yaitu imbalance rasio, banyak peubah prediktor numerik dan kategorik, serta banyak amatan. Hasil perbandingan ukuran kompleksitas data memberikan informasi bahwa seluruh teknik berhasil menurunkan kompleksitas N1 dan T1. SMOTE ENN berhasil menurunkan kompleksitas T1 pada seluruh data. SVM SMOTE dan K-means SMOTE juga mampu menurunkan ukuran kompleksitas T2 pada seluruh data. Perbandingan ukuran kompleksitas dengan uji t didapatkan tiga teknik penyeimbangan memberikan pengaruh nyata pada ukuran kompleksitas N1, T1 dan T2 yaitu SMOTE Tomek, SVM SMOTE, K-means SMOTE. SMOTE ENN hanya berpengaruh nyata pada ukuran kompleksitas N1 dan T1 saja. Perbandingan performa random forest menghasilkan dari empat teknik SMOTE ENN adalah teknik yang paling sedikit meningkatkan balance accuracy yang hanya 28 gugus data. SMOTE Tomek dan SVM SMOTE memberikan hasil yang sama yaitu 39 gugus data dan SVM SMOTE memperoleh 40 gugus data yang berhasil diperbaiki. Berdasarkan hasil perbandingan ukuran kompleksitas data dan kinerja klasifikasi SVM SMOTE adalah teknik penyeimbangan terbaik. Identifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap status keberhasilan perbaikan ukuran kompleksitas menggunakan regresi logistik mendapatkan hasil dari 28 pemodelan hanya 8 model yang memberikan faktor yang signifikan. Faktor yang signifikan pada model-model tersebut kebanyakan adalah faktor yang dari ukuran kompleksitas
Keyword: random forest, classification problems, data complexity, imbalance class, svm smote

Judul: Evaluation of Ensemble Method for Multiclass Classification on Unbalanced Data
Abstrak: Salah satu masalah yang sering muncul pada analisis klasifikasi adalah data tak seimbang. Masalah tersebut menyebabkan kesalahan prediksi pada proses klasifikasi sehingga mempengaruhi sensitivitas khususnya pada kelas minoritas. Data tak seimbang dapat ditangani menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Selain itu, metode ensemble digunakan pada proses klasifikasi karena mampu meningkatkan kinerja klasifikasi. Penelitian ini mengevaluasi metode ensemble dan mengombinasikannya dengan SMOTE untuk mengatasi masalah tersebut. Data yang digunakan pada penelitian ini meliputi data balance-scale, nursery, redwine quality, internet firewall dan Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU). Penelitian difokuskan pada random forest dan adaboost yang merupakan anggota metode ensemble dan sebagai pembanding untuk mengetahui kebaikan kinerja metode tersebut dikaji pula metode k-Nearest Neighbor (KNN) dan decision tree dari keluarga pengklasifikasi tunggal. Hasil klasifikasi dievaluasi dengan cara membandingkan metode ensemble dan pengklasifikasi tunggal berdasarkan akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas pada kondisi data sebelum dan setelah proses SMOTE. Evaluasi hasil klasifikasi pada kelima dataset yang digunakan menunjukkan bahwa metode ensemble cenderung memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan decision tree dan KNN. Data yang telah melalui proses SMOTE menghasilkan sensitivitas yang lebih baik, khususnya pada kelas minoritas. Kata kunci: adaboost, random forest, SMOTE, One of the problems that often arise in classification analysis is unbalanced data. This problem causes prediction errors in the classification process, so that it affects the sensitivity, especially in the minority class. Unbalanced data can be handled using Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). In addition, the ensemble method is used in the classification process because it can improve classification performance. The study evaluates the ensemble method and combines it with the SMOTE to deal with the problem. The data used in this study include balance-scale, nursery, redwine quality, internet firewall, and Air Pollution Standard Index. The study focused on random forest and adaboost in the class of ensemble methods and as a comparison to determine the good performance of this method, the k-Nearest Neighbor (KNN) and decision tree in the class of single classifier. The classification results are evaluated by comparing the ensemble and single classifier methods based on accuracy, sensitivity, and specificity on the data conditions before and after the SMOTE process. The evaluation of the classification result on the five datasets used shows that the ensemble method tends to provide better performance than decision tree and KNN. Data that has been processed with SMOTE produced a better sensitivity, especially in the minority class. Keywords: adaboost, random forest, SMOTE
Keyword: adaboost, random forest, 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: