Judul: Penerapan SMOTE pada KNN dan CART untuk Klasifikasi Sektor Pekerja di Provinsi Nusa Tenggara Timur
Abstrak: Kemajuan perekonomian suatu wilayah dapat ditunjukkan dengan adanya transformasi pekerjaan dari sektor informal ke sektor formal. Oleh karena itu, akan lebih baik jika diketahui karakteristik dari pekerja sektor formal dan pekerja sektor informal. Salah satu cara untuk mengetahuinya yaitu dengan analisis klasifikasi. Analisis klasifikasi yang dapat digunakan pada penelitian ini adalah KNearest Neighbor (KNN) dan Classification and Regression Tree (CART). Kebaikan suatu model dapat dilihat dari nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifitas. Akan tetapi ketidakseimbangan data dapat menyebabkan rendahnya nilai sensitivitas. Salah satu metode untuk menangani masalah ketidakseimbangan data adalah Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode SMOTE mampu meningkatkan nilai sensitivitas pada metode KNN dan CART. SMOTE pada CART memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan metode lainnya dengan nilai akurasi sebesar 80.29%, sensitivitas sebesar 81.15%, dan spesifisitas sebesar 79.44%. Pohon klasifikasi yang terbentuk dari CART dengan SMOTE menghasilkan 8 simpul terminal dengan 5 peubah penjelas, yaitu tingkat pendidikan (X5), daerah tempat tinggal (X7), status dalam keluarga (X4), status perkawinan (X3), dan usia (X1).
Keyword: CART, data tidak seimbang, klasifikasi, KNN, sektor pekerja, SMOTE

Judul: Penerapan SMOTE pada Metode CART untuk Penanganan Data Tidak Seimbang (Studi Kasus: Klasifikasi Pengangguran dan Bukan Pengangguran di Provinsi Banten).
Abstrak: Publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) menyatakan bahwa provinsi Banten selalu menjadi provinsi dengan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) tertinggi di Pulau Jawa selama periode 2006 hingga 2016. Salah satu upaya dalam menyelesaikan masalah tersebut adalah dengan melakukan klasifikasi pengangguran dan bukan pengangguran serta mengidentifikasi karakteristiknya, agar kemudian kebijakan yang dibuat pemerintah tidak salah sasaran. Metode klasifikasi yang digunakan adalah metode Classification and Regression Tree (CART) yang memiliki kemudahan interpretasi terhadap hasil analisis. Akurasi suatu pohon klasifikasi dapat dilihat dari nilai spesifisitas, sensitivitas, dan Area Under Curve (AUC). Namun ketidakseimbangan data menyebabkan rendahnya nilai sensitivitas dan AUC. Salah satu alternatif untuk meningkatkan akurasi adalah dengan melakukan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) pada tahap pra pengolahan data. Pohon klasifikasi dengan SMOTE lebih akurat dibandingkan dengan pohon klasifikasi tanpa SMOTE, karena mampu meningkatkan nilai sensitivitas menjadi 77.78%, dari sebelumnya yang hanya 6.35%. Selain itu, nilai AUC yang dihasilkan juga lebih tinggi yaitu sebesar 0.7846, sedangkan AUC pohon klasifikasi tanpa SMOTE sebesar 0.7507. Pohon klasifikasi terbaik menghasilkan 18 simpul terminal yang dipengaruhi enam peubah penjelas, yaitu usia, jenis kelamin, status kawin, status dalam keluarga, tingkat pendidikan, dan daerah tempat tinggal.
Keyword: CART, data tidak seimbang, pengangguran, SMOTE

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: