Judul: Perbandingan CART dan SMOTE CART dalam Mengklasifikasikan Kebutuhan KB Tidak Terpenuhi di Indonesia
Abstrak: Indonesia menempati peringkat empat dunia sebagai negara dengan jumlah penduduk terbanyak. Tingginya pertumbuhan penduduk di Indonesia dapat menyebabkan masalah di beberapa bidang. Pemerintah berupaya untuk menekan laju pertumbuhan penduduk melalui program Keluarga Berencana (KB). Di Indonesia angka kebutuhan KB tidak terpenuhi masih terbilang tinggi dan belum mencapai target BKKBN. Oleh karena itu perlu diidentifikasi karakteristik wanita usia subur yang memiliki kebutuhan KB tidak terpenuhi. Penelitian ini menggunakan metode Classification and Regression Trees (CART). Data pada penelitian ini merupakan data tidak seimbang. Penanganan data tidak seimbang dilakukan dengan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja metode klasifikasi CART dan SMOTE CART dalam mengklasifikasikan kebutuhan KB tidak terpenuhi serta mengidentifikasi karakteristik wanita yang memiliki kebutuhan KB tidak terpenuhi di Indonesia. Model SMOTE CART memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan model CART, yaitu dengan persentase balanced accuracy, sensitivitas, dan spesifisitas secara berturut-turut sebesar 54,83%, 34,96%, dan 74,70%. Secara umum wanita dengan kebutuhan KB tidak terpenuhi memiliki karakteristik memiliki 1-4 anak yang masih hidup, tidak mendapatkan informasi KB dari media massa, dalam satu bulan terakhir tidak mengakses internet, memiliki tingkat pendidikan dasar atau menengah, suami tidak sekolah atau memiliki pendidikan dasar atau menengah, dan berusia lebih dari 30 tahun., Indonesia is ranked fourth in the world as the country with the largest population. The high population growth in Indonesia can cause problems in several fields. The government seeks to suppress the rate of population growth through the Family Planning (KB) program. In Indonesia, the number of unmet needs for family planning is still relatively high and has not yet reached the BKKBN target. Therefore, it is necessary to identify the characteristics of unmet need for family planning among married women or living with partner. This study used the Classification and Regression Trees (CART) method. This study handling unbalanced data by Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). This study aims to compare the performance of the CART and SMOTE CART classification methods in classifying unmet need for family planning and to identify the characteristics of unmet need for family planning among married women or living with partner in Indonesia. The SMOTE CART model has better performance than the CART model, with the percentages of balanced accuracy, sensitivity, and specificity being respectively 54,83%, 34,96%, and 74,70%. In general, the characteristics of unmet need for family planning among married women or living with partner in Indonesia are having 1–4 living children, not getting information from mass media, not accessing the internet in the last month, having a primary or secondary education level, a husband with no education or with a primary or secondary education level, and aged more than 30 years old.
Keyword: CART, SMOTE, unmet need for family planning

Judul: Penerapan Resampling pada Random Forest untuk Mengklasifikasikan Status Kebutuhan KB
Abstrak: Jumlah penduduk Indonesia mengalami peningkatan yang cukup pesat sekitar 3.5−4 juta jiwa pertahun. Program Keluarga Berencana (KB) dibentuk pada tahun 1970 dengan tujuan untuk menurunkan tingkat kelahiran. Status kebutuhan KB dikategorikan menjadi dua kelas yaitu KB yang terpenuhi (met need KB) dan KB yang tidak terpenuhi (unmet need KB). Perbedaan tingkat unmet need KB dan met need KB menyebabkan ketidakseimbangan pada data. Random forest merupakan metode klasifikasi pada data kategorik berupa kumpulan pohon keputusan. Tujuan penelitian ini adalah memperoleh model terbaik dalam mengklasifikasikan status kebutuhan KB serta mengetahui peubah-peubah yang memengaruhi status kebutuhan KB berdasarkan random forest dengan resampling pada data tidak seimbang. Data yang digunakan adalah data SDKI (Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia) BKKBN tahun 2017 yang terdiri atas 16 peubah kategorik. Penanganan data tidak seimbang dilakukan menggunakan undersampling, oversampling, dan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model dengan penerapan SMOTE menghasilkan F1-score dan AUC-PR tertinggi dalam mengklasifikasi status kebutuhan KB. Berdasarkan tingkat kepentingan peubah penjelas didapatkan banyak anak hidup, diskontinu KB dalam 5 tahun terakhir, kelahiran dalam 5 tahun terakhir, keinginan menambah anak, dan usia istri sebagai peubah penting dalam menentukan status kebutuhan KB pada pasangan usia subur.
Keyword: keluarga berencana, random forest, resampling, unmet need KB

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: