Judul: Perbandingan Algoritma Berbasis Pohon untuk Analisis Sentimen pada Aplikasi Milik Pemerintah dan BUMN Tahun 2023
Abstrak: Seiring dengan berkembangnya era digitalisasi, semakin banyak upaya yang dilakukan untuk mempermudah kegiatan masyarakat di berbagai bidang. Saat ini banyak aplikasi yang dibuat untuk mengatasi hal tersebut. Banyak aplikasi yang menunjang agar menjadi lebih efisien dan menguntungkan banyak pihak karena dapat diakses di mana saja. Adanya hal ini mampu mendorong masyarakat dalam menghadapi era digital di masa depan. Beberapa aplikasi pemerintah dan BUMN sebagai lembaga nasional cenderung memiliki penilaian yang rendah dan beberapa belum diketahui masyarakat sehingga perlu adanya evaluasi mengenai sistem dan fitur yang baik agar masyarakat mudah menggunakannya. Analisis yang cocok digunakan dalam hal ini adalah analisis sentimen yaitu analisis yang dapat mengekspresikan opini dari khalayak dalam bentuk ulasan mengenai suatu isu. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pendapat pengguna aplikasi pemerintah dan BUMN secara rinci berdasarkan ulasan, membandingkan algoritma klasifikasi pohon berdasarkan performa model dalam kondisi data tertentu, serta membandingkan performa klasifikasi DRF dan algoritma berbasis pohon lainnya berdasarkan tingkat ketepatan performa model. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam analisis sentimen adalah metode klasifikasi dengan pembelajaran mesin (machine learning). Penelitian ini menggunakan empat algoritma klasifikasi, decision tree (DT), extra trees (ET), dan random forest (RF) dibandingkan dengan algoritma terbaru yang merupakan bentuk improvisasi dari RF, double random forest (DRF). Keempat algoritma yang digunakan merupakan algoritma berbasis pohon yang terus berkembang dengan adanya perubahan yang berbeda di setiap algoritma sehingga diharapkan mampu memberikan performa yang baik untuk hasil penelitian. DRF sebagai algoritma baru akan diimplementasikan dalam penelitian analisis sentimen. Data yang digunakan adalah data empiris dan simulasi. Data simulasi berfokus pada kondisi data underfit dan nonunderfit. Hal ini berkaitan dengan algoritma DRF yang mampu meningkatkan performa model ketika data RF mengalami underfit. Data empiris untuk analisis sentimen menggunakan ulasan aplikasi pilihan hasil web crawling dari Google Play. Aplikasi pilihan berasal dari aplikasi milik pemerintah (Info BMKG dan BPOM Mobile) dan aplikasi milik BUMN (MyIndihome dan MyPertamina). Proses kajian simulasi diawali dengan membangkitkan gugus data dari pohon keputusan. Data populasi dibangkitkan sebanyak 300 observasi dengan lima peubah (Y, X1, X2, X3, X4) dan diulang hingga membentuk 100 data underfit dan 100 data nonunderfit. Kondisi data bergantung hasil uji akurasi relatif pemodelan RF. Proses pembentukan data underfit cenderung lebih kompleks dan membutuhkan waktu lebih lama. Keduanya membutuhkan waktu hingga 14838,15 detik. Pemodelan empat algoritma berbasis pohon dengan 10-folds cross validation. Nilai median dari rata-rata akurasi keempat algoritma berbasis pohon data underfit dan nonunderfit cenderung mirip berada pada rentang 0,66 – 0,67 (66 – 67%) dan ditemukannya outlier pada data nonunderfit. Dari keempat algoritma berbasis pohon, DT merupakan algoritma terbaik yang memberikan keragaman data terkecil pada kedua kondisi data dan mampu menggunakan waktu komputasi yang lebih cepat dan sederhana. Kajian data empiris dari ulasan aplikasi telah melalui beberapa tahapan untuk mengubah data teks menjadi bentuk kata, seperti penghapusan data terduplikasi, case folding, text cleans up, text normalizations, stop words removal, dan stemming. Proses pelabelan berdasarkan hasil pelabelan rating, sentiment scoring, lexicon-based, dan validasi yang dikategorikan ke dalam kelas positif, netral, dan negatif dengan peubah prediktor berasal dari hasil tokenisasi unigram dan pembobotan dengan metode term frequency-inverse document frequency. Proses analisis melakukan pemilihan peubah
Keyword: Decision Tree, Double Random Forest, Extra Trees, Random Forest, Sentiment Analysis

Judul: Perbandingan Kinerja Rotation Double Random Forest Dengan Algoritma Ensemble Tree Lain Pada Klasifikasi Biner Data Tidak Seimbang (Kasus Kerawanan Pangan Rumah Tangga di Sulawesi Selatan)
Abstrak: Decission tree merupakan salah satu algoritma pembelajaran mesin yang umum digunakan dalam kasus klasifikasi karena kesederhanaan dan kemudahan dalam interpretasi tetapi tetap memiliki kinerja yang powerfull. Namun, decision tree sangat sensitif pada gangguan keragaman data input sehingga model cenderung tidak stabil karena dugaan hanya didasarkan pada satu pohon keputusan. Hal tersebut berdampak pada varian model menjadi tinggi meskipun memiliki bias yang cukup rendah. Untuk mengatasi kelemahan tersebut, dapat digunakan ensemble-tree. Dugaan terhadap suatu data yang dihasilkan melalui pendekatan ensemble-tree diperoleh dari penggabungan seluruh dugaan yang dihasilkan oleh pohon-pohon yang dibentuk. Gabungan dugaan dari beberapa pohon tersebut cenderung akan meningkatkan kinerja model klasifikasi. Teknik ensemble-tree terbukti dapat menangani permasalahan klasifikasi dengan baik. Kekuatan teknik ensemble-tree terletak pada keberagaman dan independensi antar masing-masing pohon. Meningkatkan keragaman pohon keputusan akan menghasilkan korelasi yang kecil antar pohon sehingga dapat meningkatkan kinerja model. Berbagai penelitian mengusulkan pengembangan model berbasis ensemble-tree dengan membentuk algoritma yang menghasilkan pohon keputusan yang terbentuk secara independen satu sama lain dan memiliki masukan yang beragam. Diantaranya adalah random forest (RF), rotation forest (RoF), double random forest (DRF), dan yang terbaru adalah rotation double random forest (RoDRF). RoDRF melakukan rotasi atau mengubah data dengan tujuan menghasilkan keragaman yang lebih baik diantara base learner. RoDRF menerapkan konsep rotasi peubah pada pohon berdasarkan algoritma DRF. Rotasi atau transformasi acak pada subruang fitur yang berbeda menghasilkan proyeksi yang berbeda, sehingga menghasilkan kinerja generalisasi atau prediksi yang lebih baik. Penelitian sebelumnya belum secara spesifik menjelaskan karakteristik algoritma RoDRF pada gugus data dengan kelas peubah respon yang tidak seimbang. Sementara itu, kondisi data yang tidak seimbang dapat mengakibatkan model cenderung bias terhadap kelas mayoritas sehingga berdampak pada underfitting atau overfitting model. Beberapa kasus klasifikasi umumnya memiliki kondisi proporsi kelas peubah respon antara satu kelas dengan kelas lainnya yang tidak seimbang atau dikenal dengan istilah imbalanced class. Penanganan imbalaced pada data, terbukti dapat meningkatkan kinerja akurasi model. Pada penelitian ini, permasalahan data tidak seimbang akan ditangani dengan membandingkan dua metode yakni EasyEnsemble dan SMOTE. Secara empiris, penerapan algoritma klasifikasi berbasis pohon keputusan dengan kondisi data tidak seimbang dapat dilakukan pada kasus kerawanan pangan rumah tangga. Beberapa penelitian terdahulu pada kasus kerawanan pangan telah melakukan pemodelan klasifikasi berbasis pohon keputusan dengan kinerja akurasi model yang baik. Kerawanan pangan (food insecurity) merupakan salah satu isu penting pada tujuan kedua pembangunan berkelanjutan yang berfokus pada penghapusan kelaparan (no hunger). Menurut data Badan Pusat Statistik terdapat sebanyak 4,85 persen rumah tangga yang mengalami kerawanan pangan sedang atau berat pada tahun 2022. Pada beberapa wilayah provinsi dengan sumber daya alam pangan yang melimpah diantaranya Provinsi Sulawesi Selatan, masih terdapat sebesar 3,78 persen rumah tangga di Provinsi Sulawesi Selatan yang mengalami kerawanan pangan sedang atau berat tahun 2022. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji perbandingan kinerja algoritma rotation double random forest dengan random forest, rotation forest, dan double random forest pada data tidak seimbang. Selain itu, penelitian ini juga akan melihat pengaruh penyeimbangan data terhadap kinerja model dengan teknik SMOTE dan EasyEnsemble. Kajian akan dilakukan pada data simulasi serta diterapkan pada data empiris kasus kerawanan pangan rumah tangga di Sulawesi Selatan. Data simulasi dibangkitkan pada dua kajian.
Keyword: EasyEnsemble, food insecurity, rotation double random forest, SMOTE

Judul: Inducible and constitutive synthesis of penicillinase by staphylococcus aureus
Abstrak: When tested quantitatively for the production of penicillinase, eighteen of one hundred and twenty-two naturally occurring penicillin-resistant staphylococci were classified as constitutive or microconstitutive. Fourteen of the constitutive strains were not typable, the other four were lysed by group III phage. The inducible and constitutive strains of Staphylococcus aureus were resistant to concentrations of mercuric chloride that inhibited strains sensitive to penicillin. Transfer of the penicillinase determinant by transduction from a microconstitutive strain to a sensitive strain resulted in recombinants that produced inducible penicillinase.
Keyword: Staphylococcus aureus, Staphylococcal penicillinase, Bacteriophage