Judul: Perbandingan Kinerja CatBoost dan Double Random Forest untuk Klasifikasi Multi-kelas Menggunakan Data KBLI
Abstrak: Klasifikasi multi-kelas adalah pemodelan prediktif untuk peubah respon kategori atau kelas dengan kelas lebih dari dua. Untuk menghasilkan prediksi yang baik pada klasifikasi multi-kelas cenderung lebih kompleks dibandingkan pada klasifikasi dua kelas. Salah satu hal yang mempengaruhi sulitnya prediksi adalah pola interaksi yang menjadi semakin rumit antara peubah bebas dan peubah respon seiring dengan penambahan jumlah kelas. Metode ensemble merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan klasifikasi multi-kelas. Dibandingkan menggunakan satu pohon tunggal, metode ensemble bekerja dengan menggabungkan beberapa pohon tunggal untuk melakukan prediksi seperti pada CatBoost dan Double Random Forest (DRF). CatBoost dikembangkan berbasis gradient boosting, dan DRF adalah pengembangan dari Random Forest (RF) yang dapat menghasilkan prediksi yang lebih baik dari RF ketika model yang dihasilkan RF underfit. Penerapan klasifikasi multi-kelas salah satunya adalah untuk klasifikasi industri. Klasifikasi industri dapat diartikan sebagai kaidah atau prinsip untuk mengelompokkan suatu perusahaan berdasarkan kegiatan ekonominya ke dalam kelas tertentu. Badan Pusat Statistik (BPS) menerbitkan Klasifikasi Baku Lapangan Usaha Indonesia (KBLI) sebagai pedoman untuk mengklasifikasikan perusahaan. Pada pedoman KBLI, setiap perusahaan dapat diklasifikasikan ke dalam lima digit angka kelompok KBLI menurut rincian berupa data teks kegiatan utama dan produk utama yang dihasilkan. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari kinerja CatBoost dan DRF pada permasalahan klasifikasi multi-kelas menggunakan data simulasi dan empiris. Kinerja model akan dievaluasi berdasarkan nilai balanced akurasi, false positive rate, presisi makro, F1 makro dan imbalanced accuracy metrics. Pada data simulasi, dibentuk skenario klasifikasi multi-kelas dengan peubah respon sebanyak 27 kelas, fitur atau peubah bebas sebanyak 300, dan total data sebanyak 800. Proporsi jumlah data per-kelas pada data simulasi dibuat mendekati data empiris yang dibagi menjadi lima tingkat yaitu 1%, 5%, 6%, 10%, dan 30% dari total data. Terdapat tiga skenario pada data simulasi berdasarkan jarak antar kelas: dekat, sedang, dan jauh. RF juga dapat menghasilkan model yang underfit pada data simulasi skenario jarak dekat dan sedang. Pembentukan data yang underfit pada RF tersebut dilakukan berdasarkan hasil trial dan error tanpa pengaturan parameter tertentu. Pembangkitan data pada masing-masing skenario akan menghasilkan 100 data. Model CatBoost dan DRF juga diterapkan pada data empiris menggunakan data KBLI 2015. Data KBLI yang digunakan bersumber dari hasil listing sensus ekonomi 2016 dan berfokus pada kategori I yaitu penyediaan akomodasi dan penyediaan makan minum. Peubah respon pada data empiris adalah sebanyak 26 kelas berdasarkan kelompok KBLI lima digit. Rincian yang digunakan untuk membentuk peubah bebas adalah rincian teks deskripsi kegiatan utama dan produk utama perusahaan. Ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF digunakan pada kedua rincian tersebut untuk mentransformasi data teks menjadi data numerik supaya dapat diolah pada model. Hasil ekstraksi fitur adalah kolom-kolom berupa kata-kata unik dari seluruh deskripsi kegiatan utama dan produk utama pada perusahaan. Pada data empiris terdapat rasio ketidakseimbangan data sebesar 78, sehingga dilakukan penyeimbangan data menggunakan SMOTE. Terdapat dua model yang dibentuk pada data empiris, yaitu model tanpa SMOTE dan model dengan SMOTE. Penelitian ini juga melakukan interpretasi hasil model CatBoost menggunakan LIME. LIME merupakan metode yang dapat menjelaskan fitur yang berkontribusi dalam melakukan prediksi dari data individu. Berdasarkan beberapa data individu yang digunakan untuk interpretasi, LIME menjelaskan fitur-fitur yang menjadi pembeda atau
Keyword: catboost, double random forest, kbli, klasifikasi multi-kelas

Judul: Perbandingan Kinerja Rotation Double Random Forest Dengan Algoritma Ensemble Tree Lain Pada Klasifikasi Biner Data Tidak Seimbang (Kasus Kerawanan Pangan Rumah Tangga di Sulawesi Selatan)
Abstrak: Decission tree merupakan salah satu algoritma pembelajaran mesin yang umum digunakan dalam kasus klasifikasi karena kesederhanaan dan kemudahan dalam interpretasi tetapi tetap memiliki kinerja yang powerfull. Namun, decision tree sangat sensitif pada gangguan keragaman data input sehingga model cenderung tidak stabil karena dugaan hanya didasarkan pada satu pohon keputusan. Hal tersebut berdampak pada varian model menjadi tinggi meskipun memiliki bias yang cukup rendah. Untuk mengatasi kelemahan tersebut, dapat digunakan ensemble-tree. Dugaan terhadap suatu data yang dihasilkan melalui pendekatan ensemble-tree diperoleh dari penggabungan seluruh dugaan yang dihasilkan oleh pohon-pohon yang dibentuk. Gabungan dugaan dari beberapa pohon tersebut cenderung akan meningkatkan kinerja model klasifikasi. Teknik ensemble-tree terbukti dapat menangani permasalahan klasifikasi dengan baik. Kekuatan teknik ensemble-tree terletak pada keberagaman dan independensi antar masing-masing pohon. Meningkatkan keragaman pohon keputusan akan menghasilkan korelasi yang kecil antar pohon sehingga dapat meningkatkan kinerja model. Berbagai penelitian mengusulkan pengembangan model berbasis ensemble-tree dengan membentuk algoritma yang menghasilkan pohon keputusan yang terbentuk secara independen satu sama lain dan memiliki masukan yang beragam. Diantaranya adalah random forest (RF), rotation forest (RoF), double random forest (DRF), dan yang terbaru adalah rotation double random forest (RoDRF). RoDRF melakukan rotasi atau mengubah data dengan tujuan menghasilkan keragaman yang lebih baik diantara base learner. RoDRF menerapkan konsep rotasi peubah pada pohon berdasarkan algoritma DRF. Rotasi atau transformasi acak pada subruang fitur yang berbeda menghasilkan proyeksi yang berbeda, sehingga menghasilkan kinerja generalisasi atau prediksi yang lebih baik. Penelitian sebelumnya belum secara spesifik menjelaskan karakteristik algoritma RoDRF pada gugus data dengan kelas peubah respon yang tidak seimbang. Sementara itu, kondisi data yang tidak seimbang dapat mengakibatkan model cenderung bias terhadap kelas mayoritas sehingga berdampak pada underfitting atau overfitting model. Beberapa kasus klasifikasi umumnya memiliki kondisi proporsi kelas peubah respon antara satu kelas dengan kelas lainnya yang tidak seimbang atau dikenal dengan istilah imbalanced class. Penanganan imbalaced pada data, terbukti dapat meningkatkan kinerja akurasi model. Pada penelitian ini, permasalahan data tidak seimbang akan ditangani dengan membandingkan dua metode yakni EasyEnsemble dan SMOTE. Secara empiris, penerapan algoritma klasifikasi berbasis pohon keputusan dengan kondisi data tidak seimbang dapat dilakukan pada kasus kerawanan pangan rumah tangga. Beberapa penelitian terdahulu pada kasus kerawanan pangan telah melakukan pemodelan klasifikasi berbasis pohon keputusan dengan kinerja akurasi model yang baik. Kerawanan pangan (food insecurity) merupakan salah satu isu penting pada tujuan kedua pembangunan berkelanjutan yang berfokus pada penghapusan kelaparan (no hunger). Menurut data Badan Pusat Statistik terdapat sebanyak 4,85 persen rumah tangga yang mengalami kerawanan pangan sedang atau berat pada tahun 2022. Pada beberapa wilayah provinsi dengan sumber daya alam pangan yang melimpah diantaranya Provinsi Sulawesi Selatan, masih terdapat sebesar 3,78 persen rumah tangga di Provinsi Sulawesi Selatan yang mengalami kerawanan pangan sedang atau berat tahun 2022. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji perbandingan kinerja algoritma rotation double random forest dengan random forest, rotation forest, dan double random forest pada data tidak seimbang. Selain itu, penelitian ini juga akan melihat pengaruh penyeimbangan data terhadap kinerja model dengan teknik SMOTE dan EasyEnsemble. Kajian akan dilakukan pada data simulasi serta diterapkan pada data empiris kasus kerawanan pangan rumah tangga di Sulawesi Selatan. Data simulasi dibangkitkan pada dua kajian.
Keyword: EasyEnsemble, food insecurity, rotation double random forest, SMOTE

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: