Judul: Machine Learning Using Covariance Matrices and Interval Feature Transformation Method in Time Series Classification
Abstrak: Klasifikasi deret waktu adalah konsep pemodelan yang mengklasifikasi deret waktu dengan suatu label kelas. Salah satu teknik pemodelannya menggunakan pendekatan fitur. Pendekatan fitur mengekstrak informasi statistik dari deret menjadi vektor berisi fitur-fitur, sehingga deret waktu yang kemiripan fiturnya dekat akan diklasifikasikan pada kelas yang sama. Kelebihan teknik ini membuat pemodelan lebih representatif dan berdimensi rendah. Akan tetapi, kekuranganya terletak pada segmentasi deret berapa dan komposisi fitur mana yang membuat model menjadi optimal. Kondisi ini terjadi pada model terbaru matriks koragam fitur dan transformasi fitur interval (IFT). Kedua model tidak mengevaluasi segmentasi dan komposisi fitur. Di tambah lagi, matriks koragam fitur masih menggunakan klasifikasi one nearest-neighbor (1-NN) yang hanya meninjau kesederhanaan, sehingga dikenal dengan Kor-NN. Penelitian ini memperbarui model KorNN menjadi Kor-kNN, lalu mengevaluasi segmentasi deret dan bentuk fitur bagi model Kor-kNN dan IFT. Evaluasi berarti menyelidiki pada jumlah segmen berapa dan bentuk fitur seperti apa model akan tepat memprediksi kelas deret. Fitur Kor-kNN yang diteliti adalah fitur lokal berupa nilai titik dan differencing pertama, dan fitur global yaitu penjumlahan kumulatif dan selisih titik terhadap rata-rata. Pada model IFT, fitur IFT I berisi rata-rata dan simpangan baku, IFT II berisi IFT I ditambah kemenjuluran dan kurtosis, dan IFT III berisi IFT I ditambah jumlah mutlak differencing pertama dan jarak antar kuartil. Tujuan pertama penelitian ini adalah mengkaji dan membandingkan kinerja Kor-kNN dan IFT pada data simulasi. Data simulasi dibangkitkan mengikuti pola deret waktu sehari-hari. Skenario I berisi enam pola dasar yaitu, normal, siklus, trend naik, trend turun, shift naik dan shift turun. Skenario II berisi empat pola gabungan dari pola-pola dasar tersebut. Setiap pola dalam Skenario I dan Skenario II terdiri 10 deret dengan panjang indeks waktu 40. Selanjutnya, Skenario III adalah usaha menyimulasikan deret magnitudo sebelum gempa. Penyimulasian gempa mengacu pada dugaan parameter b-value dari data riil Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG). Deret berkelas potensi gempa besar memiliki b-value senilai 0,430 dan kecil sebesar 0,584. Sebanyak 20 deret tiap radius 100 km terbangkitkan dengan panjang waktu 47 bulan. Dengan begitu, Kor-kNN dan IFT diharapkan tepat mengklasifikasi kelas-kelas deret berpotensi sebelum gempa. Data simulasi dibagi menjadi 70% untuk data latih dan 30% untuk data uji. Setiap deret data latih disegmentasi lalu diekstrak vektor fitur Kor-kNN. Banyak segmen deret yang mungkin adalah 1, 2, 4, dan 8, sehingga setiap kemungkinan ini menjadi bahan evaluasi. Kemudian, vektor-vektor fitur tersebut dikonstruksi matriks koragam untuk tiap segmen deret. Klasifikasi kelas dari deret uji ditentukan berdasarkan rataan jarak antar matriks koragam deret-deret latih terdekat. Jika terdapat k tetangga terdekat, maka deret uji diklasifikasi atas kelas mayoritasnya. Pada model IFT, vektor-vektor fitur tiap interval data latih diseleksi agar mendapat vektor diskriminatif. Vektor ini adalah acuan transformasi bagi data latih dan uji untuk menjadi data silang baru dan dilanjutkan pada klasifikasi Random Forest. Dalam hal ini, parameter ketetanggaan kNN dan banyak pohon Random Forest perlu dicari nilai optimalnya terlebih dahulu melalui validasi silang 10-folds. Pada tahap ini, terdapat delapan model Kor-kNN (dua fitur tiap jumlah segmen) dan dua belas model IFT (tiga fitur tiap jumlah segmen) yang terbentuk. Evaluasi kinerja antar model yang menjadi bahan perbandingan adalah ukuran akurasi
Keyword: covariance feature matrices, earthquakes, interval feature transformation, simulation, time series classification

Judul: Pengembangan Analisis Gerombol Berbasis Model Vector Autoregressive pada Data Deret Waktu Peubah Ganda dengan Data Hilang
Abstrak: Penggerombolan deret waktu peubah ganda berbasis model, berarti menggerombolkan individu berdasarkan kemiripan pola suatu model antar individu tersebut. Struktur data yang digunakan dalam penggerombolan individu tersebut, berdasarkan pada koefisien model yang terbentuk. Beberapa model deret waktu peubah ganda yaitu model vector autoregressive (VAR), model VAR in differences (VARD), dan vector error correction model (VECM). Dalam pemodelan data deret waktu peubah ganda sering ditemukan beberapa masalah di antaranya masalah kestasioneran dan kelengkapan data (data hilang). Selain itu, masalah data hilang juga diduga dapat menurunkan akurasi dalam penggerombolan. Oleh karena itu, permasalahan tersebut perlu ditangani sehingga penggerombolan menghasilkan gerombol dengan akurasi yang baik. Berdasarkan hal-hal tersebut maka tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini yaitu pertama, diperoleh model peramalan deret waktu peubah ganda dengan kemampuan daya forecasting yang baik pada berbagai kondisi kestasioneran. Kedua, menangani data hilang pada data deret waktu peubah ganda, dan mengembangkan metode penanganan data hilang pada data deret waktu peubah ganda. Ketiga, mengembangkan penggerombolan berbasis model VAR pada data deret waktu peubah ganda dengan data hilang. Keempat, mengevaluasi kinerja cluster ensemble dalam pengembangan penggerombolan berbasis model VAR pada data deret waktu peubah ganda dengan data hilang. Pada kajian kesatu (Bab III) dilakukan simulasi untuk membandingkan kinerja dari model VAR, VARD, dan VECM dalam hal kemampuan daya forecasting pada berbagai kondisi kestasioneran. Selain itu, juga dilakukan pemodelan pada data aktual. Secara keseluruhan, hasil evaluasi menunjukkan bahwa model peramalan deret waktu peubah ganda yang masih cukup baik digunakan dalam forecasting pada berbagai kondisi kestasioneran yaitu model vector autoregressive (model VAR). Model VAR (model peramalan deret waktu peubah ganda yang berkinerja masih cukup baik dalam hal forecasting di berbagai kondisi pada kajian kesatu) digunakan dalam pengembangan pada kajian kedua. Pengembangan yang dilakukan yaitu pengembangan metode penanganan data hilang berbasis model VAR pada data deret waktu peubah ganda. Pengembangan metode penanganan data hilang pada kajian kedua (Bab IV) merupakan pengembangan dari metode VAR-IM. Metode VAR-IM merupakan suatu metode penanganan data hilang yang berbasis model VAR dan menggunakan pendekatan interpolasi linear dalam imputasi awalnya. Pendekatan tersebut dapat bekerja dengan baik ketika data bersifat linear. Hal ini menjadi keterbatasan ketika dalam data terdapat volatilitas. Berdasarkan hal tersebut dilakukan pengembangan dengan imputasi awal menggunakan moving average (MA). Selanjutnya, pengembangan metode penanganan data hilang tersebut dinamakan VAR-IMMA. Metode VAR-IMMA yaitu suatu pendekatan dalam penanganan data hilang berbasis model VAR pada data deret waktu peubah ganda dan imputasi awal menggunakan moving average. Secara keseluruhan, hasil evaluasi perbandingan kinerja antara metode VAR-IM dan VAR-IMMA menunjukkan bahwa kinerja metode VAR-IMMA lebih baik dari kinerja VAR-IM. Hasil tersebut ditunjukkan dengan akurasi imputasi dari metode VAR-IMMA lebih baik dari akurasi metode VAR-IM. Metode VAR-IMMA (metode penanganan data hilang yang berkinerja paling baik pada kajian kedua) digunakan dalam pengembangan penggerombolan pada kajian ketiga (Bab V). Pada pengembangan ini dilakukan penggerombolan dengan penambahan imputasi data hilang menggunakan metode VAR-IMMA. Skenario data hilang yang digunakan yaitu data hilang sebesar 10% pada n kota yang terpilih secara acak (5, 10, 15, 20, dan 25 kota), dan data hilang sebesar 10% secara acak dari keseluruhan data (82 kota). Skenario penggerombolan pada kajian ini yaitu penggerombolan non ensemble dan
Keyword: cluster ensemble, data hilang, K-means, model VAR, moving average

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: