Judul: Perbandingan Analisis Diskriminan dan Metode Support Vector Machine Untuk Peubah Bebas Campuran (Kasus Waktu Lama Sembuh Penyakit Covid-19 di Sumatera Barat)
Abstrak: Metode klasifikasi merupakan metode statistika yang bertujuan untuk memprediksi suatu kelompok data pada kelas kelompok data yang sudah ada, berdasarkan peubah bebas. Ada banyak metode yang dapat digunakan dalam metode klasifikasi, diantaranya adalah analisis diskriminan dan metode support vector machine (SVM). Penggunaan analisis diskriminan pada pemodelan klasifikasi akan bermasalah ketika peubah bebas merupakan peubah bebas campuran kategorik dan kontinu, oleh sebab itu harus diatasi terlebih dahulu. Selain itu penggunaan peubah bebas yang terlalu banyak juga perlu dibatasi dengan melakukan seleksi information value agar terhindar dari terjadinya overfitting. Penggunaan metode klasifikasi juga sering mengalami masalah ketika jumlah data pada kelas peubah respon tidak seimbang (imbalance data) karena dapat menyebabkan kesalahan klasifikasi. Salah satu metode untuk mengatasi hal ini adalah metode resampling, untuk itu tiga metode resampling yaitu undersampling, oversampling, dan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) digunakan pada penelitian ini. Selain itu penggunaan analisis diskriminan dengan peubah bebas campuran kategorik-kontinu, peubah bebas kategoriknya tidak ditransformasi menjadi peubah bebas dummy tetapi digunakan untuk membangun sel (subset data) berdasarkan kombinasi kategori yang ada pada seluruh peubah bebas kategorik yang digunakan dalam model. Selain menggunakan analisis diskriminan, pada penelitian ini juga menggunakan metode support vector machine (SVM). Ide dasar dari metode SVM adalah mencari batas pemisah (hyperplane) yang paling optimal. Hyperplane adalah sebuah fungsi yang dapat memisahkan suatu kelas dengan kelas yang lain dan untuk mengimplementasikan beberapa metode kernel yaitu kernel linear, kernel polynomial dan kernel radial basis function. Terhadap ketiga kernel ini juga dilakukan hypertunning parameter untuk mencari nilai hyperparameter gamma dan C terbaik. Hasil dari pemodelan dibandingkan dan dipilih model terbaiknya berdasarkan nilai balance accuracy terbesar. Pada kedua metode klasifikasi perlu dilakukan evaluasi sebelum digunakan. Kajian studi kasus yaitu data yang memiliki peubah bebas campuran kategorik dan kontinu yang terdiri dari data Titanic Dataset, Coronary Heart Disease dan Indian Liver Patients Record yang bersumber dari Kaggle digunakan dalam evaluasi ini. Hasil membandingkan kedua model klasifikasi pada ketiga data ini menunjukkan bahwa pada data Titanic Dataset, analisis diskriminan dengan metode oversampling merupakan model yang lebih baik dibanding metode SVM kernel linear, karena menghasilkan nilai balance accuracy yang lebih tinggi yaitu sebesar 78.10%. Pada data Coronary Heart Disease, analisis diskriminan tanpa metode resampling merupakan model yang lebih baik dibanding metode SVM kernel radial basis function dengan metode undersampling, karena menghasilkan nilai balance accuracy yang lebih tinggi yaitu sebesar 73.75%. Sementara pada data Indian Liver Patients Record, analisis diskriminan dengan metode resampling SMOTE merupakan model yang lebih baik dari pada metode SVM kernel linear dengan metode SMOTE, karena menghasilkan nilai balance accuracy yang lebih tinggi yaitu sebesar 68.33%. Hasil perbandingan evaluasi model menunjukkan bahwa analisis diskriminan merupakan model yang lebih baik daripada SVM untuk ketiga gugus data yang digunakan. Kajian empiris yang digunakan pada penelitian ini merupakan data waktu lama sembuh penyakit Covid-19 di Sumatera Barat. Peubah bebas kategorik yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis kelamin dan gejala yang dirasakan saat terjangkit Covid-19. Peubah numerik yang digunakan terdiri dari umur, lama waktu gejala Covid-19 menghilang setelah diketahui terjangkit Covid-19, jumlah daun sungkai yang digunakan ketika membuat ramuan daun sungkai, jumlah gelas ketika meminum daun sungkai, jumlah hari
Keyword: Discriminant Analysis, Support Vector Machine, SVM, Mixed Independent Variable, Covid-19

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: Methane Consumption (CH4) on Upland Rice Cultivation Under Micro Climate Cobdition With N Fertilizer Levels
Abstrak: Methane (CH4) is one of radiatively active trace gases or greenhouse gas, having strong absorbsivity to the infrared outgoing radiation emitted by the earth's surface, hence causing the warming of the atmosphere. Methane concentration in the atmosphere increases with a rate of about 12+1 ppbv/yr, or 36 Tg/yr. The increase of methane was predicted to have a significant impact on the earth's climate. The presence of 1.3 ppmv of methane in the atmosphere causes the globally average surface temperature 1.30C higher than it would be with no methane.
Keyword: