Judul: Kajian Pemodelan Topik dan Klasifikasi Label Ganda untuk Data Teks dengan Terapan pada Dokumen Paten Pupuk
Abstrak: Kasus-kasus pemodelan klasifikasi dapat dikategorikan sesuai dengan jumlah kelas atau label pada output klasifikasi. Pendekatan paling umum yang selama ini banyak dilakukan dengan memperlakukan tiap contoh hanya memiliki tepat satu kelas atau label. Pada pembelajaran mesin (Machine Learning, ML) terkhusus klasifikasi, seringkali terkendala untuk mengklasifikasi objek ke lebih dari satu label (label ganda). Hal ini dihadapkan pada kenyataan bahwa sebagian besar masalah klasifikasi yang diselidiki dalam ML adalah masalah klasifikasi label tunggal. Beberapa kasus label ganda terkadang mengasumsikan bahwa antar label memiliki korelasi. Pendekatan paling umum yang dilakukan dalam kasus klasifikasi label ganda yaitu dengan melakukan satu persatu klasifikasi label tunggal untuk setiap label peubah respon (binary relevance). Hal ini menjadi kendala ketika menggunakan metode transformasi kasus dengan teknik binary relevance, karena menganggap tidak terjadinya korelasi antar label. Teknik classifer chain dalam metode transformasi kasus, mempertimbangkan adanya dependensi antar label. Sejalan dengan adanya kendala korelasi antar label, metode Multi-label K-Nearest Neighbour (ML-KNN) berusaha menyelesaikan permasalahan label ganda dengan memperhatikan korelasi antar label. Penentuan klasifikasi teknologi suatu dokumen paten merupakan salah satu contoh kasus klasifikasi label ganda dengan asumsi adanya korelasi antar label. Dalam hal interpretasi, klasifikasi label ganda pada data teks seringkali peubah-peubah penjelas sulit untuk dipahami pemaknaannya. Hal ini diperlukan upaya transformasi pada sebaran kata peubah penjelas. Latent Dirichlet Allocation (LDA) memberikan output berupa daftar topik yang diberi bobot untuk masing-masing dokumen. Pendekatan LDA dengan kata lain dapat melakukan transformasi pada sebaran kata menjadi sebaran topik. Berdasarkan hal ini, pemodelan topik memberikan pemaknaan pada peubah penjelas. Tujuan yang hendak dicapai dalam penelitian ini diantaranya melihat hubungan antara intrepretabilitas topik dengan kinerja pemodelan klasifikasi label ganda. Mengkombinasikan model representasi dan klasifikasi label ganda. Mencari model otomatisasi dan pendekatan terbaik dalam klasifikasi label ganda, terkhusus ketika diaplikasikan pada dokumen paten terkait teknologi pengembangan pupuk. Titik optimum nilai koherensi jatuh pada saat banyaknya topik sejumlah sembilan, sementara titik optimum kinerja pemodelan klasifikasi label ganda (parameter evaluasi Mikro-F1) terjadi ketika jumlah topik sebanyak 23. Hal ini memberikan gambaran deskriptif bahwa antara nilai koherensi dan evaluasi kinerja pemodelan klasifikasi label ganda tidak terdapat hubungan secara langsung. Pemodelan klasifikasi label ganda pada seksi IPC “A” menunjukkan bahwa pendekatan peubah penjelas topik unggul sebanyak enam skema perbandingan parameter evaluasi sedangkan pendekatan berdasarkan peubah penjelas berupa frekuensi kemuculan suatu kata dalam suatu dokumen (term frequency/TF) hanya unggul di dua skema perbandingan parameter evaluasi. Pada Pemodelan klasifikasi label ganda seksi IPC “A” ini juga ditemukan bahwa metode CC-KNN unggul di parameter evaluasi Mikro-F1 dan Akurasi, sementara ML-KNN unggul di parameter evaluasi Hamming-loss dan One-error. Pengambilan keputusan metode terbaik ketika jumlah skema perbandingan berimbang adalah dengan memilih metode yang didalamnya unggul dalam hal parameter evaluasi Mikro-F1. Berdasarkan hal ini CC-KNN dianggap metode yang lebih baik jika dibandingkan metode CC-KNN untuk pemodelan klasifikasi label ganda pada seksi IPC “A”. Pemodelan klasifikasi label ganda untuk seksi IPC “C” menunjukkan bahwa pendekatan LDA (peubah penjelas topik) unggul dalam enam skema perbandingan parameter evaluasi, sementara pendekatan TF (peubah penjelas TF) unggul pada dua skema perbandingan parameter evaluasi. Metode CC-KNN pada klasifikasi label ganda seksi IPC “C” ini unggul di tiga parameter evaluasi, sedangkan metode ML-KNN
Keyword: CC-KNN, interpretability, LDA, ML-KNN, multi-label classification

Judul: Kajian Pengaruh Metode Penarikan Contoh dan Algoritma Klasifikasi Pembelajaran Mesin terhadap Artikel Berita
Abstrak: Peringkasan teks adalah teknik untuk memperpendek dokumen teks yang panjang dari berbagai sumber teks seperti blog, makalah penelitian, artikel berita, dan email. Peringkasan teks dapat dilakukan dengan dua pendekatan yaitu pendekatan ekstraktif dan abstraktif. Pendekatan ekstraktif menggunakan pendekatan statistik (selection based) dengan memilih dan menyalin kalimat penting untuk membuat ringkasan, sedangkan metode abstraktif menggunakan pendekatan pengetahuan (knowledge based) dengan mengambil ide utama dari dokumen asal dan kemudian membuat ringkasan dengan kalimat baru. Pendekatan ekstraktif menganggap peringkasan teks sebagai masalah klasifikasi dimana tiap kalimat diberi bobot dan diklasifikasikan masuk atau tidak ke dalam ringkasan. Tantangan dalam peringkasan teks ekstraktif saat ini yaitu pemilihan serta kombinasi fitur dan penentuan teknik peringkasan untuk mendapatkan ringkasan yang lebih baik. Fitur adalah karakteristik atau indikator dari kalimat yang diekstrak untuk menghasilkan ringkasan. Teknik atau pendekatan yang banyak digunakan dan dapat dipadukan adalah pendekatan statistik dan pembelajaran mesin. Penggunaan algoritma klasifikasi pembelajaran mesin terutama menggunakan data yang besar tentunya memerlukan waktu dan sumber daya yang besar. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk efisiensi proses serta mempermudah proses selanjutnya adalah dengan melakukan reduksi data. Reduksi data dapat dilakukan dengan reduksi dimensi, pemilihan fitur, kompresi data, dan sebagainya. Penarikan contoh yang merupakan suatu teknik untuk memilih sebagian data representatif dari keseluruhan set data merupakan salah satu metode yang data digunakan untuk reduksi data yang diharapkan dapat memberikan hasil yang memuaskan dengan set data yang lebih kecil. Terkait latar belakang yang telah dipaparkan, penelitian ini berfokus untuk mengkaji pengaruh proporsi data contoh, metode penarikan contoh, serta algoritma klasifikasi pembelajaran mesin dalam peringkasan artikel berita berbahasa Indonesia. Data yang digunakan adalah set data IndoSum yang berisi kumpulan artikel berita berbahasa Indonesia dengan metode penarikan contoh yang dibandingkan yaitu penarikan contoh acak bertingkat secara sederhana dan sistematik pada tujuh proporsi data contoh untuk dilihat pengaruhnya terhadap model peringkasan. Algoritma klasifikasi pembelajaran mesin Extremely Randomized Tree (Extra Tree) dan eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) digunakan dan diperbandingkan kinerjanya dalam peringkasan teks dengan ukuran kebaikan model yang digunakan adalah nilai F1-Score. Selanjutnya, dari model yang dihasilkan juga dikaji fitur yang penting dengan menggunakan metode Permutation Feature Importance (PFI) dan SHapley Additive ExPlanations (SHAP) untuk mengetahui karakteristik kalimat yang mencirikan kalimat tersebut sebagai kalimat penting yang masuk ke dalam ringkasan. Uji sidik ragam berdasarkan rancangan faktorial tiga faktor dalam rancangan acak kelompok lengkap digunakan untuk menganalisis nilai kebaikan model F1-Score. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa interaksi tiga faktor yang tidak signifikan mengindikasikan bahwa terdapat perbedaan pengaruh antara ketiga faktor terhadap F1-Score, namun pengaruh tersebut tidak bergantung dari interaksi taraf-taraf ketiga faktor. Pengaruh kelompok yaitu sumber berita, proporsi data contoh dan algoritma klasifikasi sebagai faktor utama, serta interaksi dua faktor signifikan pada alpha = 5%. Hasil uji lanjut tukey pada interaksi dua faktor menunjukkan bahwa algoritma Extra Tree memiliki kinerja lebih baik dibandingkan XGBoost pada kedua metode penarikan contoh yang digunakan. Begitu juga jika dilihat interaksinya dengan faktor proporsi data contoh, Extra Tree menghasilkan nilai F1-Score yang lebih tinggi daripada XGBoost pada semua proporsi data contoh dan memiliki perbedaan rata-rata yang signifikan pada proporsi data contoh diatas 1%. Selanjutnya, pola yang dihasilkan pada model Extra Tree menunjukkan bahwa
Keyword: Klasifikasi, Rancangan Faktorial, Peringkasan, Extra Tree, XGBoost

Judul: Budidaya dan pelestarian buaya air tawar irian (Crocodylus novaeguineae)
Abstrak: Di Indonesia terdapat beberapa spesies buaya diantaranya adalah Crocodylus porosus, Crocodylus novaeguineae, Tomistoma schlegelii dan Crocodylus siamenesis. Crocodylus novaeguineae baru ditemukan tahun 1928 di lrian Jaya dan Papua New Guinea oleh Schmidt. Dengan adanya perdagangan kulit buaya maka masyarakat mulai memburu buaya-buaya alam untuk dijual tanpa memperhatikan kelangsungan hidup spesies tersebut. Tempat hidup buaya-buaya inipun semakin sempit karena diubah jadi perladangan, lalu lintas air dan daerah pemukiman sehingga terjadi penurunan jumlah buaya secara cepat.
Keyword: Crocodylus porosus, Crocodylus novaeguineae, Tomistoma schlegelii, Crocodylus siamenesis