Judul: Evaluation of Fund Management and Modeling of Prospective KJMU Recipients in DKI Jakarta Province
Abstrak: Kartu Jakarta Mahasiswa Unggul (KJMU) merupakan program unggulan Pemerintah Provinsi DKI Jakarta di bidang pendidikan. Program ini bertujuan untuk membantu siswa yang memiliki potensi akademik baik akan tetapi berasal dari keluarga tidak mampu agar dapat melanjutkan pendidikan tingkat tinggi. Kenyataan di lapangan ditemukan indikasi terdapat ketidaksesuaian penerima KJMU dengan kriteria yang ditetapkan Pemerintah Provinsi DKI Jakarta. Salah satu cara untuk mendeteksi ketidaksesuaian penerima adalah dengan melihat pola penggunaan dana para penerima KJMU. Penelitian ini diawali dengan melakukan survei kepada 354 penerima angkatan tahun 2016 sampai 2018. Berdasarkan hasil survei, pengeluaran para penerima KJMU melebihi besar penerimaan yang diterima. Bahkan pengeluaran untuk pendidikan berada di posisi ke 5 dari 7 jenis pengeluaran yang diteliti. Penerimaan dari sisa dana KJMU hanya mencukupi 64,5 % pengeluaran utama. Analisis lebih lanjut terhadap pemahaman profil penerima KJMU dilakukan menggunakan metode penggerombolan TwoStepCluster. Dari tiga gerombol yang terbentuk, gerombol 3 merupakan penerima KJMU paling mandiri. Hal ini dicirikan dengan penerimaan dan pengeluaran terkecil, mayoritas tidak memiliki uang saku dari Orangtua/Saudara akan tetapi mempunyai pekerjaan sampingan dan paling banyak memiliki barang elektronik penunjang belajar. Akar permasalahan dari masih banyaknya peserta penerima KJMU yang tidak sesuai dengan kriteria adalah di tahap seleksi awal calon penerima KJMU. Hal ini diatasi dengan membuat model klasifikasi terbaik. Jumlah penerima KJMU yang minoritas dibandingkan dengan jumlah penduduk di DKI Jakarta kelahiran 1997 sampai 2000 akan menyebabkan masalah data dengan kelas tidak seimbang dalam pembuatan model klasifikasi. Penelitian ini membandingkan antara metode Pohon Klasifikasi dan EasyEnsemble untuk mencari model yang paling sesuai. Metode klasik Pohon Klasifikasi dikenal dengan kemudahan interpretasi, akurasi relatif tinggi dan waktu komputasi cepat akan tetapi model ini mensyaratkan kelas yang seimbang. Oleh karena itu teknik undersampling ditambahkan ke metode ini. EasyEnsemble dirancang untuk menangani dengan kelas tidak seimbang dan merupakan kombinasi antara UnderBagging dan ADABoost. Hasil penelitian menunjukkan bahwa EasyEnsemble merupakan metode terbaik dengan skor F1 tertinggi pada pemodelan dengan iterasi 10, 50 dan 500. Peubah yang mempunyai peran paling penting dalam pembentukan model adalah jenis dinding terluas rumah tinggal, cara memperoleh air minum keluarga, jenjang pendidikan tertinggi yang sedang/pernah diduduki dan ijazah tertinggi kepala keluarga., Kartu Jakarta Mahasiswa Unggul (KJMU) is the flagship program of the DKI Jakarta Provincial Government in the field of education. This program aims to help students who have good academic potential but come from underprivileged families to continue to higher education. In reality there are indications that KJMU recipients are mismatched with the criteria set by the DKI Jakarta Provincial Government. One way to detect the mismatches of recipient criteria is to look at the patterns of KJMU beneficiary use of funds. This research began with conducting a survey of 354 recipients from the year of 2016 to 2018. Based on the survey results, the expenditure of KJMU recipients exceeds the amount of income received. Even education spending come in 5th out of 7 types of expenditure studied. The income from the remaining KJMU funds is only sufficient for 64.5% of the main expenses. Further analysis of the understanding of the KJMU recipient profile was carried out using the TwoStepCluster clustering method. The optimal group
Keyword: KJMU, Survey, Classification Tree, EasyEnsemble

Judul: The Utilization of Big Data to Predicate JKN-KIS Participants that are in Arrears
Abstrak: Revolusi Industri 4.0 telah membawa perubahan besar dalam berbagai bidang, termasuk data dan statistika. Salah satu kondisi yang tidak bisa diabaikan dalam inferensi statistika adalah big data, yaitu kondisi data dengan jumlah yang tidak terbatas, bentuk data yang beraneka ragam dan kecepatan perubahan yang tinggi. Teknik pembelajaran mesin (machine learning) menjadi solusi pada analisis big data untuk membantu dalam kontruksi model dan inferensi dilakukan secara otomatis. Salah satu teknik pembelajaran mesin yang banyak digunakan adalah metode pohon gabungan (ensemble tree) yaitu penggabungan dari beberapa pohon klasifikasi di mana keputusan akhir berdasarkan hasil gabungan prediksi masing-masing pohon. Pendekatan ini, menghasilkan tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan pohon klasifikasi tunggal. Dua cara yang umum dilakukan pada teknik ensemble tree adalah boosting dan bagging. Perbedaan dari kedua model tersebut adalah cara pembentukan pohonnya. Pembentukan pohon pada boosting dilakukan secara sekuensial seperti metode adaptive boosting (AdaBoost), sedangkan pembentukan pohon pada bagging dilakukan secara paralel seperti metode random forest. Tantangan terbesar teknik pembelajaran mesin adalah cenderung menghasilkan model black box, yaitu dapat memberikan akurasi yang lebih baik tetapi tidak mudah dalam melakukan interpretasi. Metode interpretasi yang populer digunakan adalah Shapley Additive exPlanations (SHAP), dimana tujuan utamanya adalah memperkirakan secara lokal dan menyederhanakan model yang kompleks dan sulit dimengerti. BPJS Kesehatan sebagai pengelola jaminan kesehatan terbesar di dunia, memanfaatkan big data untuk mengoptimalkan pelaksanaan program Jaminan Kesehatan Nasional - Kartu Indonesia Sehat (JKN-KIS). Berdasarkan laporan Business Intelligence (BI) selama satu tahun yaitu Maret 2020 s.d Maret 2021, adanya pandemi covid-19 menunjukkan peningkatan peserta Pekerja Bukan Penerima Upah (PBPU) yang non aktif karena menunggak iuran. Salah satu upaya yang dilakukan BPJS untuk meningkatkan nilai penerimaan iuran PBPU adalah SMS blast yang berfungsi sebagai pengingat untuk membayar iuran, namun pengiriman SMS blast saat ini kurang efisien karena dikirimkan untuk seluruh peserta PBPU. Hal ini perlu dilakukan analisis agar pengiriman SMS blast hanya kepada peserta yang diprediksi menunggak pada bulan berikutnya. Penelitian terkait prediksi peserta yang menunggak pembayaran iuran program JKN-KIS belum pernah dilakukan dengan menggunakan AdaBoost dan random forest. Oleh karena itu, analisis big data dengan metode pembelajaran mesin yang tepat menggunakan metode ensemble tree yaitu AdaBoost dan random forest menarik untuk dilakukan. Tujuan penelitian untuk mempelajari pola dan memprediksi peserta PBPU yang akan menunggak pembayaran iuran, serta mampu menginterpretasikan model black-box untuk mendapatkan peranan masing-masing peubah penjelas dengan menggunakan metode SHAP. Hasil prediksi peserta PBPU yang akan menunggak diharapkan mampu memberikan insight tambahan kepada BPJS Kesehatan dalam pencegahan peserta menunggak. Data pada penelitian ini adalah big data peserta PBPU Program JKN-KIS yang dikelola oleh BPJS Kesehatan yaitu sebanyak ±13 juta data, namun pada saat pemodelan dilakukan sampling. Sampling data dilakukan untuk menghemat waktu, beban komputasi, dan biaya karena data yang cukup besar dan telah diujicobakan menggunakan 10% data sampel dan 50% data sampel dengan hasil tidak terlalu jauh berbeda. Diharapkan dengan menggunakan 50% data sampel dapat merepresentasikan keseluruan data yang ada. Terdapat dua tahapan analisis data yaitu praproses data dan pembentukan model klasifikasi serta interpretasi model klasifikasi. Gugus data dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 70:30, selanjutnya dilakukan penanganan ketidakseimbangan data menggunakan teknik SMOTE pada data
Keyword: AdaBoost, big data, machine learning, program JKN-KIS, random forest

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: