Judul: Kajian Simulasi Over-Sampling K-Tetangga Terdekat pada Regresi Logistik Terboboti dan Penerapannya untuk Klasifikasi Rumahtangga Miskin di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta
Abstrak: Dalam beberapa tahun terakhir, penelitian tentang data tidak seimbang telah banyak dilakukan. Data tidak seimbang merupakan data yang memiliki peubah respon berupa kategori dua kelas atau lebih dimana salah satu kelas memiliki frekuensi yang lebih kecil yaitu disebut kelas minoritas dibandingkan kelas lainnya yang memiliki frekuensi lebih besar yang dinamakan kelas mayoritas. Kejadian data tidak seimbang dapat menyebabkan permasalahan dalam metode klasifikasi yaitu terjadinya bias dalam pendugaan parameter serta kesalahan prediksi pada klasifikasi terutama pada kelas minoritas. Secara umum data minoritas merupakan data strategis yang menarik perhatian sebagai objek penelitian, diantaranya data rumahtangga miskin. Penelitian tentang klasifikasi rumahtangga miskin belum banyak dilakukan jika dikaitkan dengan keadaan data tidak seimbang. Sebagian besar penelitian tentang klasifikasi kemiskinan mengasumsikan bahwa data antar kelas seimbang, atau proporsi rumahtangga miskin dan rumahtangga tidak miskin dianggap sama. Penggunaan metode klasifikasi baik yang berbasis statistik seperti regresi logistik (RL), analisis diskriminan, k-nearest neighbor dan naïve bayes maupun yang berbasis machine learning seperti analisis pohon keputusan, neural network dan support vector machine (SVM) tidak dapat mengatasi masalah data tidak seimbang. Dengan demikian perlu penanganan tersendiri dalam mengatasi permasalahan pada data tidak seimbang. Penanganan data tidak seimbang dilakukan melalui dua pendekatan yaitu pendekatan pada level data dan pendekatan pada level algoritma. Solusi pada level data dilakukan dengan menyeimbangkan distribusi kelas minoritas dan mayoritas melalui metode under sampling, over-sampling atau hybrid. Sementara itu, solusi pada level algoritma dilakukan dengan cara menyesuaikan algoritma tanpa mengubah distribusi data melalui fungsi biaya, modifikasi metode klasifikasi maupun ensemble. Pada pendekatan level data, metode over-sampling secara umum dapat memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan metode under sampling terutama pada data dengan tingkat ketidakseimbangan yang tinggi. Penerapan berbagai metode over-sampling dapat meningkatkan ketepatan klasifikasi pada data minoritas, namun belum dapat memberikan hasil yang memuaskan. Hasil berbagai penelitian mengindikasikan bahwa belum ada metode yang dominan lebih baik dalam menangani permasalahan data tidak seimbang. Selain itu, metode oversampling belum mampu mengatasi permasalahan terjadinya bias pada pendugaan parameter. Penggunaan metode over-sampling masih terbatas untuk menangani permasalahan ketepatan klasifikasi pada data minoritas. Penanganan terhadap masalah bias pada pendugaan parameter dilakukan dengan pendekatan level algoritma pada metode klasifikasi RL. Metode untuk mengatasi permasalahan pendugaan parameter dapat dilakukan melalui bias correction dan weighting seperti yang diusulkan oleh King dan Zeng (2001). vi Pendekatan linier (non kernel) dilakukan Maalouf dan Siddiqi (2014) melalui metode rare event weighted logistic regression (RE-WLR) atau Regresi Logistik Terboboti (RLT). Hasil RLT menghasilkan kesimpulan bahwa metode RLT mampu mengatasi permasalahan bias pada pendugaan parameter dengan baik. Meskipun demikian, pendekatan RLT belum mampu menghasilkan ketepatan klasifikasi secara memuaskan seperti halnya pendekatan over-sampling. Berdasarkan pendekatan yang telah dilakukan dalam penanganan data tidak seimbang, dapat dikatakan bahwa metode yang ada belum dapat mengatasi permasalahan bias pada pendugaan parameter dan masalah ketepatan klasifikasi secara bersamaan. Penelitian ini mencoba untuk mengatasi permasalahan tersebut melalui kedua pendekatan yaitu pengembangan metode over-sampling (metode over-sampling dengan K tetangga terdekat/K-NOS) dan penyesuaian pada metode RLT atau Regresi Logistik Terboboti yang Disesuaikan (RLTD). Tujuan dari penelitian ini untuk memperbaiki ketepatan klasifikasi dan mampu mereduksi bias pada pendugaan parameter melalui 3 kajian. Hasil kajian 1 mengkonfirmasikan bahwa data yang tidak seimbang
Keyword: bias, data tidak seimbang, klasifikasi, RLTD, susenas

Judul: Kajian Metode Safe-Level SMOTE pada Kasus Klasifikasi Data Tidak Seimbang
Abstrak: Metode prediktif merupakan metode data mining yang paling banyak digunakan dan paling banyak menguntungkan. Klasifikasi adalah salah satu teknik yang digunakan pada metode prediktif (Tuffery 2011). Salah satu isu penting yang ada pada klasifikasi dan menjadi kajian yang banyak dipelajari oleh peneliti adalah permasalahan data tidak seimbang. Data tidak seimbang adalah suatu kondisi dimana jumlah contoh dari salah satu kelas jauh lebih banyak dari kelas yang lain. Alasan buruknya kinerja metode klasifikasi biasa yang digunakan pada data tidak seimbang adalah bahwa tujuan metode klasifikasi dalam meminimumkan galat secara keseluruhan tidak dapat tercapai karena kelas minoritas hanya sedikit memberikan kontribusi, selain itu keputusan akhir yang dihasilkan tidak tepat karena terjadinya bias. Hal ini disebabkan oleh salah satu kelas mendominasi dalam hal jumlah amatan. Penelitian ini mengkaji salah satu metode oversampling yang dapat dijadikan sebagai pilihan dalam menangani permasalahan data tidak seimbang. Metode tersebut disebut safe-level SMOTE dan diperkenalkan oleh Bunkhumpornpat et al. (2009). Ide dasar safe-level SMOTE merupakan pengembangan dari metode SMOTE yang diperkenalkan oleh Chawla et al. (2002). Metode safe-level SMOTE memiliki beberapa kriteria yang menentukan data buatan dapat atau tidak dapat dibangkitkan. Kriteria tersebut dibentuk berdasarkan berbagai kemungkinan nilai koefisien safe level ratio yang diperoleh dan dapat menggambarkan berbagai kemungkinan posisi aman antara contoh kelas minoritas dan tetangga terdekatnya. Ketika contoh kelas minoritas dan tetangga terdekatnya berada di wilayah yang aman, maka data buatan tersebut dapat dibangkitkan. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data simulasi yang dirancang berdasarkan beberapa kriteria. Kriteria tersebut dibangun sedemikian rupa untuk mengakomodir semua kemungkinan pencampuran data mayoritas dan minoritas yang digambarkan melalui diagram pencar. Kriteria tersebut di antaranya adalah proporsi ketidakseimbangan data mayoritas dan minoritas, kondisi data mayoritas (tidak terpartisi) dan minoritas (tidak terpartisi dan terpartisi), posisi data minoritas terhadap data mayoritas, dan jumlah tetangga terdekat yang digunakan (k). Peubah yang digunakan meliputi peubah prediktor X1 dan X2 yang bersifat kontinu dan peubah respon yang terdiri dari dua kelas. Dengan mengombinasikan seluruh kriteria maka diperoleh sebanyak 120 data simulasi. Metode klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM) dengan fungsi kernel radial basis. Beberapa ukuran yang digunakan untuk menggambarkan kinerja model klasifikasi SVM adalah presisi, sensitifitas, dan F-measure. Analisis yang dilakukan yaitu dengan melakukan uji t berpasangan pada rata-rata F-measure. Alasan penggunaan uji t berpasangan adalah karena Fmeasure yang diperoleh berasal dari data uji yang sama yang digunakan untuk mengevaluasi model klasifikasi SVM yang mana terbentuk dari data latih yang seimbang (hasil metode SMOTE dan safe-level SMOTE). Berdasarkan analisis tersebut diperoleh kesimpulan mengenai kinerja metode SMOTE dan safe-level SMOTE. Berdasarkan hasil pengujian F-measure pada data minoritas yang tidak terpartisi, yaitu pada posisi beririsan dan menumpuk, metode safe-level SMOTE secara umum memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode SMOTE. Pada data minoritas yang terletak terpisah dengan data mayoritas, hasil menunjukkan bahwa kedua metode memberikan kinerja yang sama. Pada data minoritas yang terpartisi, ketika partisi ke-1 amatan kelas minoritas terletak beririsan atau menumpuk dengan data mayoritas, metode safe-level SMOTE memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan metode SMOTE. Hasil tersebut berbeda ketika jumlah amatan kelas minoritas partisi ke-1 terletak terpisah dengan data mayoritas,
Keyword: data tidak seimbang, oversampling, SMOTE, safe-level SMOTE, support vector machine (SVM), F-measure

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: