Judul: Penerapan synthetic minority oversampling technique pada pemodelan regresi logistik ordinal berat lahir bayi di Provinsi Jawa Timur
Abstrak: Berat lahir bayi yang rendah sering dihubungkan dengan meningkatnya resiko terserang penyakit, terhambatnya pertumbuhan dan perkembangan kognitif, serta kematian pada bayi. Prediksi berat lahir bayi sejak dini diharapkan dapat menekan angka berat lahir bayi rendah, sehingga diperlukan pemodelan berat lahir bayi. Berat lahir bayi diklasifikasikan menjadi empat kategori yaitu Bayi Berat Lahir Normal, Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR), Bayi Berat Lahir Sangat Rendah (BBLSR), dan Bayi Berat Lahir Ekstrim Rendah (BBLER). Pemodelan klasifikasi berat lahir bayi menggunakan regresi logistik ordinal. Data yang digunakan adalah data berat lahir bayi di Jawa Timur hasil Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia tahun 2012. Data tersebut banyak mengumpul di kategori bayi berat lahir normal yaitu sebesar 82.19%. Banyaknya data yang tidak seimbang pada kategori respon memengaruhi tingkat akurasi model dalam memprediksi klasifikasi respon. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) digunakan untuk menyeimbangkan banyaknya data dengan cara membuat data sintetis secara acak. Pembangkitan nilai acak menggunakan set.seed(9). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemodelan klasifikasi berat lahir bayi dengan SMOTE menghasilkan nilai Multiclass Extension of AUC (MAUC) lebih besar dibandingkan dengan tanpa SMOTE, yaitu dari 0.854 menjadi 0.905. Selain itu nilai R2 Nagelkerke juga lebih besar, yaitu dari 46.8% menjadi 72.6%. Penggunaan SMOTE pada data tidak seimbang menghasilkan model yang lebih baik dan lebih akurat dalam memprediksi klasifikasi berat lahir bayi.
Keyword: birth weight baby, imbalanced data, ordinal logistic regression, SMOTE

Judul: Perbandingan Random Forest dan SMOTE Random Forest pada Klasifikasi Berat Badan Lahir Rendah (BBLR)
Abstrak: Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) didefinisikan sebagai kondisi berat badan saat lahir kurang dari 2500 gram. Bayi yang lahir dengan kondisi BBLR lebih rentan terkena penyakit dan memiliki risiko lebih tinggi terjadi kematian pada umur dini. Kondisi BBLR dapat diprediksi menggunakan metode random forest. Metode random forest merupakan metode klasifikasi yang dapat menghasilkan error yang rendah dalam memprediksi suatu kejadian dan dapat mengatasi data latih dalam jumlah yang besar secara efisien. Namun, metode klasifikasi rentan terhadap ketidakseimbangan data. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan data adalah Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja metode klasifikasi random forest dan SMOTE random forest yang diaplikasikan pada kasus klasifikasi BBLR, serta mengidentifikasi peubah penting dalam memprediksi kejadian BBLR. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode random forest menghasilkan akurasi dan spesifisitas yang lebih tinggi dibandingkan SMOTE random forest, akan tetapi menunjukkan nilai sensitivitas dan AUC yang rendah. SMOTE random forest mampu meningkatkan nilai sensitivitas sebesar 25,32%, dan nilai AUC sebesar 1,72%. Hal ini membuat model SMOTE random forest lebih baik dalam memprediksi kejadian BBLR. Model SMOTE random forest menunjukkan nilai akurasi sebesar 79,84%, sensitivitas 30,99%, spesifisitas 83,6%, dan AUC 62%. Peubah penting dalam memprediksi kejadian BBLR, yaitu jumlah kunjungan pemeriksaan kehamilan, kuintil kekayaan, usia ibu saat melahirkan, suplemen zat besi, status pernikahan, dan kelahiran kembar.
Keyword: LBW, random forest, SMOTE

Judul: Nanokristalin Pirit (FeS2) sebagai Material Semikonduktor Fotovoltaik.
Abstrak: Teknologi fotovoltaik adalah suatu proses yang dapat mengubah sinar matahari menjadi energi listrik dengan media semikonduktor. Penggunaan sel surya untuk fotovoltaik hanya dapat mengonversi radiasi matahari menjadi energi listrik kurang dari 20%. Efisiensi akan meningkat ketika material semikonduktor untuk fotovoltaik dibuat menjadi ukuran nano. Pirit merupakan salah satu material semikonduktor fotovoltaik yang memiliki energi pita celah (Eg) dalam kisaran 0.8–0.95 eV. Energi pita celah tersebut terbukti meningkat ketika disintesis dengan metode hidrotermal menggunakan beragam molar [S]:[Fe] pada suhu 200 °C dalam 24 jam. Nilai energi pita celah yang dihasilkan adalah 1.58–2.073 eV. Ukuran nanokristalin pirit yang dihasilkan berada pada kisaran 21.04–58.77 nm menurut data Particle Size Analyzer. Besarnya ukuran nanokristal pirit yang tumbuh kurang dari 50 nm merupakan poin penting untuk aplikasi fotovoltaik.
Keyword: Hidrotermal, fotovoltaik, nanokristal, pirit