Judul: Overcoming Imbalanced and Overlapping Data in Multiclass Classification
Abstrak: Classification model suffers when the dataset contains imbalanced and overlapping data. Imbalanced data tends to produce models that are only good at classifying the majority class but bat at the minority class. Meanwhile, overlapping data makes classification difficult because of similar characteristics between classes. These two conditions are already challenging separately and even more complex if they occur together. Problems are getting more complicated when it is a multiclass classification case. Multiple Classifier System (MCS) model, a combination of Sequential Logistic Regression (LR) and K-Nearest Neighbour (KNN), is used to handle the existing problems. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) method was also applied to balance the dataset. One Versus One (OVO) Decomposition technique helps the multiclass classification process. Simulation data with 18 scenarios proves the MCS-SMOTE model can handle problems by providing good performance. Empirical Data: Poverty on Jawa Barat in 2021 is also used to prove the model's performance. Its performance, proven by accuracy, F1 Score, and G-Mean, is superior to the others.
Keyword: Simulation, Imbalanced Data, Multiclass, Multiple Classifier System, Overlapping Data

Judul: Evaluation of Ensemble Method for Multiclass Classification on Unbalanced Data
Abstrak: Salah satu masalah yang sering muncul pada analisis klasifikasi adalah data tak seimbang. Masalah tersebut menyebabkan kesalahan prediksi pada proses klasifikasi sehingga mempengaruhi sensitivitas khususnya pada kelas minoritas. Data tak seimbang dapat ditangani menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Selain itu, metode ensemble digunakan pada proses klasifikasi karena mampu meningkatkan kinerja klasifikasi. Penelitian ini mengevaluasi metode ensemble dan mengombinasikannya dengan SMOTE untuk mengatasi masalah tersebut. Data yang digunakan pada penelitian ini meliputi data balance-scale, nursery, redwine quality, internet firewall dan Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU). Penelitian difokuskan pada random forest dan adaboost yang merupakan anggota metode ensemble dan sebagai pembanding untuk mengetahui kebaikan kinerja metode tersebut dikaji pula metode k-Nearest Neighbor (KNN) dan decision tree dari keluarga pengklasifikasi tunggal. Hasil klasifikasi dievaluasi dengan cara membandingkan metode ensemble dan pengklasifikasi tunggal berdasarkan akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas pada kondisi data sebelum dan setelah proses SMOTE. Evaluasi hasil klasifikasi pada kelima dataset yang digunakan menunjukkan bahwa metode ensemble cenderung memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan decision tree dan KNN. Data yang telah melalui proses SMOTE menghasilkan sensitivitas yang lebih baik, khususnya pada kelas minoritas. Kata kunci: adaboost, random forest, SMOTE, One of the problems that often arise in classification analysis is unbalanced data. This problem causes prediction errors in the classification process, so that it affects the sensitivity, especially in the minority class. Unbalanced data can be handled using Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). In addition, the ensemble method is used in the classification process because it can improve classification performance. The study evaluates the ensemble method and combines it with the SMOTE to deal with the problem. The data used in this study include balance-scale, nursery, redwine quality, internet firewall, and Air Pollution Standard Index. The study focused on random forest and adaboost in the class of ensemble methods and as a comparison to determine the good performance of this method, the k-Nearest Neighbor (KNN) and decision tree in the class of single classifier. The classification results are evaluated by comparing the ensemble and single classifier methods based on accuracy, sensitivity, and specificity on the data conditions before and after the SMOTE process. The evaluation of the classification result on the five datasets used shows that the ensemble method tends to provide better performance than decision tree and KNN. Data that has been processed with SMOTE produced a better sensitivity, especially in the minority class. Keywords: adaboost, random forest, SMOTE
Keyword: adaboost, random forest, SMOTE

Judul: Natural Pearlescent Pigment Dari Kristal Guanin Sisik Ikan Bandeng (Chanos Chanos)
Abstrak: Pearlescent pigment yang dikenal dengan nama pearl essence atau fish silver merupakan pigmen berwarna keperakan yang memiliki kenampakan seperti mutiara. Natural pearlescent pigment diperoleh dari sisik ikan dengan kandungan guanin 75-97%, dan kini mulai banyak digunakan pada industri personal care dan produk kosmetika. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan teknologi ekstraksi natural pearlescent pigment dan karakteristik kualitatif kristal guanin pada sisik ikan bandeng (Chanos chanos). Perlakuan dalam penelitian ini meliputi ekstraksi menggunakan air deionisasi dengan sisik yang dibekukan terlebih dahulu, air deionisasi 10 οC, dimetil sulfoksida 15%, dan 25% (v/v). Hasil spektrum absorbansi UV-Vis menunjukkan kristal guanin merupakan pigmen berwarna putih berdasarkan serapan pada panjang gelombang 200-800 nm. Hasil terbaik diperoleh pada ekstraksi menggunakan air deionisasi dengan sisik beku nilai kristalinitas 68,4%, serapan gugus amina pada 3410 cm-1 dan gugus amida pada1681 cm-1, puncak intensitas 2θ pada sudut 27,7° yang menunjukan identitas dari kristal guanin anhidrat. Tingkat kandungan guanin sebesar 0,0455 ± 0,0033 g (0,46%).
Keyword: Dimetil sulfoksida, guanin, kosmetik, kristalinitas, pearlescent pigment