Judul: Handling Imbalanced Data in Random Forest and XGBoost Models with Bayesian Optimization-Based Method for Master's Program GPA Classification
Abstrak: Dalam upaya menghasilkan Sumber Daya Manusia (SDM) unggul, Program Magister SPs-IPB perlu melakukan proses seleksi yang ketat pada penerimaan mahasiswa baru. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) sebagai indikator untuk melihat prestasi akademik mahasiswa, umumnya berkorelasi positif terhadap kualitas SDM unggul. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam mengelompokkan IPK adalah model klasifikasi machine learning, hasil klasifikasi bisa menjadi acuan pada proses seleksi mahasiswa. Metode klasifikasi machine learning saat ini telah dikembangkan pada berbagai bidang, salah satunya bidang pendidikan. Algoritma Random Forest dan XGBoost merupakan model ensemble learning yang sering digunakan pada kasus klasifikasi, karena umumnya menghasilkan akurasi yang tinggi. Algoritma ini mampu beradaptasi dengan data yang besar dan kompleks seperti pada model nonlinear. Salah satu tahapan penting dalam membangun model machine learning adalah mencari hyperparameter yang dapat menghasilkan model optimal, umumnya dikenal dengan istilah optimasi atau tuning hyperparameter. Hal ini dikarenakan hyperparameter secara langsung mengontrol proses pelatihan algoritma, sehingga memiliki efek signifikan pada performa model. Optimasi Bayesian dapat menjadi alternatif yang lebih efektif dalam pencarian hyperparameter optimal. Metode ini menggunakan contoh hyperparameter yang nantinya akan dioptimalisasi, hingga menghasilkan model dengan nilai metrik paling baik. Optimasi Bayesian mampu memberikan hasil yang lebih baik dan efisien dibandingkan metode seperti babysitting, grid search dan random search. Berbagai macam permasalahan data yang dapat ditemui pada kasus klasifikasi, salah satunya adalah ketidakseimbangan data. Kondisi ini terjadi ketika data memiliki sebaran amatan antar kelas yang berbeda jauh. Pada kasus data tidak seimbang, umumnya kelas mayoritas menghasilkan prediksi yang bias. Model akan fokus mempelajari kategori dengan amatan terbanyak, sehingga kelas minoritas sering kali diprediksi sebagai kelas mayoritas. Penanganan data tidak seimbang yang terbukti mampu meningkatkan prediksi kelas minoritas adalah membangkitkan amatan sintetis. Metode yang dapat digunakan seperti SMOTE, SMOTE for Nominal Continuous (SMOTE-NC) dan ADASYN, tiga metode ini menghasilkan data sintetis yang lebih bervariasi dibandingkan random oversampling. Berdasarkan permasalahan yang telah dipaparkan, penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan IPK mahasiswa program magister berdasarkan kategori unggul (?????? = 3,5) dan non unggul (?????? < 3,5). Algoritma yang digunakan adalah Random Forest dan XGBoost dengan optimasi Bayesian dan random search. Pada penanganan data tidak seimbang, digunakan tiga perbandingan metode yaitu SMOTE, SMOTE-NC dan ADASYN. Data yang digunakan terdiri atas empat angkatan (2020-2023) dengan jumlah amatan 4677 mahasiswa. Model dibangun berdasarkan data tahun berbeda, serta diaplikasikan pada data tahun selanjutnya untuk melihat relevansi hasil ketika diaplikasikan pada data baru. Hasil yang diperoleh menunjukkan tiga metode penanganan data tidak seimbang mampu meningkatkan nilai sensitivity model. Model dengan penanganan data tidak seimbang memiliki performa yang lebih baik dalam mengklasifikasikan kelas minoritas (IPK non unggul). Model terbaik diperoleh dari penanganan SMOTE-NC menggunakan optimasi Bayesian yang terbukti lebih efisien secara waktu dibandingkan random search. Peubah yang paling berpengaruh pada perolehan IPK mahasiswa adalah X8 (Status PT Asal), X2 (IPK S1), X6 (Asal Perguruan Tinggi), X1(Usia) dan X11 (Program Studi). Peubah X4 (Gender), X9 (Jalur Masuk) dan X5 (Status Pernikahan) cenderung tidak berpengaruh berdasarkan model terbaik. Metrik hasil klasifikasi data tahun selanjutnya relatif sama, sehingga peubah maupun model klasifikasi yang digunakan masih relevan diaplikasikan pada proses seleksi mahasiswa., To produce excellent human resources, the IPB University Graduate School Master's
Keyword: random forest, XGBoost, Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), optimasi Bayesian, penanganan data  tidak seimbang

Judul: Penanganan Masalah Kelas Tidak Seimbang Dengan Rusboost Dan Underbagging (Studi Kasus: Mahasiswa Drop Out Sps Ipb Program Magister)
Abstrak: Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor (SPs IPB) didirikan tahun 1975 dengan tujuh program studi. Saat ini, SPs IPB memiliki 67 program studi magister dan 43 program studi doktoral. SPs IPB berusaha semaksimal mungkin untuk meningkatkan kualitas baik dari segi mutu proses penyelenggaraan pembelajaran maupun mutu lulusan. Mutu lulusan dapat dilihat dari tingkat persentase kelulusan mahasiswa yaitu persentase dari jumlah mahasiswa lulus dibagi dengan jumlah total mahasiswa pascasarjana untuk setiap angkatan. Asumsikan mahasiswa drop out mempengaruhi nilai mutu lulusan, semakin banyak mahasiswa drop out maka nilai mutu lulusan menjadi semakin buruk. Penelitian ini bertujuan untuk membantu SPs IPB mendeteksi mahasiswa yang berisiko drop out dengan membangun sebuah model yang dibangkitkan dengan algoritme pohon klasifikasi. Pohon klasifikasi adalah gambaran pemodelan dari suatu persoalan yang terdiri dari serangkaian keputusan yang mengarah kepada solusi dengan peubah responnya kategorik. Mahasiswa lulus jauh lebih banyak dibandingkan mahasiswa drop out, hal ini dikenal dengan kelas tidak seimbang. Kelas mahasiswa drop out dengan jumlah contoh yang jauh lebih sedikit disebut kelas minoritas atau positif, sedangkan kelas lulus disebut kelas mayoritas atau negatif. Pemodelan menggunakan pohon klasifikasi klasik akan menghasilkan model yang keputusannya condong kepada kelas mayoritas, sedangkan kelas minoritas dianggap sebagai noise. RUSBoost dan UnderBagging merupakan algoritme yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah kelas tidak seimbang. RUSBoost merupakan kombinasi dari penarikan contoh acak undersampling dengan ensamble boosting, sedangkan UnderBagging adalah kombinasi dari penarikan contoh acak undersampling dengan ensamble bagging. Dari hasil analisis, algoritme RUSBoost dan UnderBagging terbukti dapat memberikan performa yang lebih baik secara signifikan dibandingkan pohon klasifikasi klasik. RUSBoost dan UnderBagging menghasilkan pembagi yang lebih baik antara mahasiswa drop out dan mahasiswa lulus yang ditunjukkan dari Area Under ROC yang lebih luas. RUSBoost dan UnderBagging lebih sensitif/peka dalam memprediksi mahasiswa bersiko drop out. Sementara jika menggunakan pohon klasifikasi klasik, maka diperoleh model klasifikasi dengan nilai akurasi tinggi namun tidak sensitif terhadap objek pada kelas drop out. Hasil dari pengklasifikasian data mahasiswa SPs IPB tahun 2008-2010 menggunakan algoritme RUSBoost dan UnderBagging diperoleh bahwa faktor yang mempengaruhi status mahasiswa drop out dan mahasiswa lulus adalah beasiswa dan IPK S1.
Keyword: Drop Out, Kelas Tidak Seimbang, ROC, RUSBoost, UnderBagging

Judul: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4