Judul: Logistic Regression and CHAID Study on Class Imbalance and Its Application to Classify Exploited Child Labor
Abstrak: Class imbalance (data tidak seimbang) terjadi ketika distribusi kelas data tidak seimbang, satu kelas memiliki data lebih sedikit dari yang lain. Class imbalance menyebabkan objek di kelas mayoritas diklasifikasikan berbeda dengan objek di kelas minoritas. Class imbalance dapat menyebabkan masalah dalam pemodelan klasifikasi, seperti kesalahan prediksi dalam klasifikasi. Dalam beberapa tahun terakhir, penelitian tentang pekerja anak telah banyak dilakukan dengan menggunakan berbagai metode, namun belum banyak dilakukan jika dikaitkan dengan class imbalance. Umumnya penelitian dilakukan tanpa mendefinisikan bahwa pekerja anak merupakan class imbalance. Class imbalance menyebabkan objek di kelas mayoritas diklasifikasikan berbeda dengan objek di kelas minoritas. Sampel di kelas mayoritas diklasifikasikan dengan benar, tetapi sampel di kelas minoritas diklasifikasikan dengan tidak benar sehingga diperlukan penanganan khusus untuk mengatasi masalah class imbalance. Dua pendekatan digunakan untuk menyelesaikan masalah ini yaitu solusi tingkat data dan solusi tingkat algoritma. Solusi tingkat data diimplementasikan dengan menyeimbangkan distribusi kelas mayoritas dan minoritas melalui under-sampling, over-sampling, atau kombinasi keduanya. Solusi tingkat algoritma dilakukan dengan menyesuaikan algoritma tanpa mengubah distribusi data oleh fungsi biaya, sehingga mengubah metode klasifikasi atau ensamble. Solusi tingkat data memiliki keuntungan karena fleksibel dalam memilih metode klasifikasi mana yang akan digunakan. Metode over-sampling lebih umum digunakan karena memberikan hasil yang lebih baik daripada metode under-sampling. Hal ini dikarenakan teknik under-sampling dapat menghilangkan beberapa informasi penting yang terkandung dalam dataset. Namun, metode over-sampling memiliki kelemahan yaitu menimbulkan masalah overfitting. Chawla (2002) mengembangkan teknik over-sampling yaitu SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique). SMOTE-N melakukan over-sampling data sintetik tanpa menimbulkan masalah overfitting dengan pendekatan k-nearest neighbor. Regresi logistik adalah teknik klasifikasi dalam bentuk model matematis yang menggambarkan hubungan antara peubah bebas dan peubah respon kategorik serta memiliki nilai odds ratio yang menunjukkan probabilitas. Chisquare Automatic Interaction Detection (CHAID) adalah pohon klasifikasi yang melakukan splitting menggunakan nilai uji chi-square yang digunakan ketika peubah respons bersifat kategorik. CHAID memproses data lebih cepat karena diagram pohon yang dibentuk oleh CHAID tidak dibatasi oleh binary split. Penelitian yang menggabungkan metode regresi logistik dan CHAID dengan melakukan penanganan class imbalance belum pernah dilakukan sebelumnya, biasanya penelitian dilakukan secara terpisah. Permasalahan dalam data yang tidak seimbang bergantung pada tingkat ketidakseimbangan data, kompleksitas dari ketidakseimbangan data, ukuran data dan penggunaan metode klasifikasi. Permasalahan bias pada pendugaan parameter dan ketidaktepatan klasifikasi terutama terjadi pada data dengan ukuran yang kecil yaitu nilai n di bawah 2000 dan data dengan ketidakseimbangan yang tinggi yaitu π dibawah 0,05. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi kinerja regresi logistik dan CHAID dalam permasalahan klasifikasi dengan class imbalance. Pada kajian simulasi ingin diidentifikasi nilai π (tingkat ketidakseimbangan data) dan n (jumlah sampel) yang memiliki permasalahan pada class imbalance. Pada kajian empiris ingin dicari faktor-faktor yang mempengaruhi tingginya angka pekerja anak di Sulawesi Tenggara pada bulan Agustus 2021. Hasil simulasi data memberikan informasi bahwa class imbalance dapat menyebabkan terjadinya permasalahan pada ketepatan klasifikasi kelas minoritas. Penerapan metode SMOTE-N mampu meningkatkan ketepatan klasifikasi pada data minoritas yang ditandai oleh meningkatnya nilai AUC dan sensitivity. Regresi logistik memiliki permasalahan class imbalance pada data berukuran sedang (n = 300 dan n = 500) dan π = 10%. CHAID memiliki permasalahan class imbalance pada data berukuran kecil (n
Keyword: Class Imbalance, Regresi Logistic, CHAID

Judul: Penerapan Regresi Logistik Biner dan CHAID pada Data Tidak Seimbang (Studi Kasus: Klasifikasi Status Kemiskinan di Provinsi NTT).
Abstrak: Jumlah penduduk miskin di Nusa Tenggara Timur sebesar 21.38% dari penduduknya. Klasifikasi rumah tangga miskin dan tidak miskin perlu dilakukan agar program pemerintah dalam mengentas kemiskinan diterima oleh rumah tangga yang layak. Klasifikasi dapat dilakukan dengan menggunakan karakteristik yang menggambarkan tingkat kesejahteraan suatu rumah tangga. Metode klasifikasi yang dapat dilakukan adalah regresi logistik biner dan chi-square automatic interaction detector (CHAID). Namun, dalam proses klasifikasi sering ditemui masalah data tidak seimbang. Data tidak seimbang akan berdampak pada model klasifikasi yang terbentuk. Metode resampling akan digunakan untuk menangani masalah ini. Pemodelan dengan analisis regresi logistik biner dan CHAID setelah menggunakan metode resampling menghasilkan persentase spesifisitas dan akurasi klasifikasi yang lebih kecil dibandingkan tanpa resampling. Meskipun demikian, metode resampling menghasilkan nilai AUC dan persentase sensitivitas yang lebih besar, sensitivitas yang lebih besar menunjukkan model dengan menggunakan metode resampling lebih baik dalam mengklasifikasikan rumah tangga miskin dengan benar
Keyword: binary logistic regression, CHAID, classification, resampling

Judul: The Fern of West Timor  East Nusa Tenggara
Abstrak: Based on this study there are 58 species belonging to 36 genera. They are Achrosticum (1 species), Adiantum (5 species), Amphineuron (3 species), Asplenium (4 species), Athyrium (1 species), Belvisia (1 species), Botrycium (1 species), Ceratopteris (1 species), Christella (4 species), Ctenitis (1 species), Ctenopteris (1 species), Cyathea (1 species), Davallia (2 species), Dennstaedtia (1 species), Diplazium (2 species), Doryopteris (1 species), Drynaria (2 species), Dryopteris (1 species), Gleichenia (1 species), Heterogoniurn (1 species), Humata (1 species), Lycopodium (1 species), Microlepia (1 species), Microsorium (1 species), Nehprolepis (2 species), Oleandra (1 species), Platycerium (1 species), Pleocnemia (1 species), Pteris (5 species), Pyrrosia (1 species), Sellaginela (1 species), Selliguea (1 species), Sphaerostephanos (2 species), Tectaria (1 species), Trichomanes (1 species), and Vittaria (1 species).
Keyword: