Judul: Kajian Kinerja Algoritme Klasifikasi Extra-Trees pada Permasalahan Data Kelas Tak Seimbang
Abstrak: Kelas tak seimbang merupakan kondisi apabila suatu kelas atau kategori memiliki frekuensi yang jauh lebih banyak daripada kelas lainnya. Kondisi seperti ini dapat menyebabkan algoritme terbiaskan oleh kelas mayor yaitu kelas yang frekuensinya lebih banyak, sehingga kinerjanya menjadi sangat buruk dalam memprediksi kelas minor. Salah satu strategi untuk mengatasi kelas tak seimbang adalah dengan cara penyesuain parameter-parameter algoritme, misalnya penyesuaian cara penentuan pembuatan daun (leaf) saat menggunakan algoritme berbasis pohon klasifikasi. Selain itu, dapat pula dilakukan pemilihan dari beberapa algoritme untuk menemukan model yang paling cocok. Masalah kelas tak seimbang dapat ditemui pada kasus stock market crash, karena kasus tersebut terbilang sangat jarang terjadi. Bagi akademisi dan praktisi, kehancuran pasar saham atau stock market crash merupakan hal yang penting. Efek dari satu stock market crash akan lebih besar dan semakin besar lagi, sehingga pada akhirnya bisa menyebabkan efek domino (global). Stock market crash sangat jarang terjadi tetapi sering kali menimbulkan dampak yang besar saat terjadi. Oleh karena itu penelitian dilakukan untuk mengecilkan potensi dan dampak dari stock market crash. Salah satu caranya yaitu dengan memprediksi terjadinya crash. Beberapa algoritme klasifikasi yang sudah sering digunakan diantaranya adalah Pohon Tunggal, Adaptive Boosting, dan Random Forest. Algoritme klasifikasi lain yang juga dapat digunakan adalah Extra-Trees. Algoritme ini serupa dengan Random Forest yang membangun banyak pohon dan membagi simpul menggunakan subset atribut acak, namun pada Extra-Trees keacakan tidak berasal dari bootstrap data, melainkan berasal dari pemisahan acak dari semua pengamatan. Extra-Trees memiliki keunggulan dalam segi waktu dibandingkan dengan Random Forest dan algoritme berbasis pohon lainnya. Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan kinerja algoritme Extra-Trees dengan algoritme Pohon Tunggal, Random Forest, dan Adaptive Boosting pada kasus data class imbalance, kemudian menerapkan algortime Extra-Trees pada data stock market crash tahun 2010 hingga 2020. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ensemble learning memiliki kinerja algoritme yang lebih baik daripada pohon tunggal. Di antara algoritme ensemble learning yang digunakan, Extra-Trees cenderung menunjukkan hasil yang lebih stabil dan kinerja yang lebih baik daripada Adaptive Boosting ataupun Random Forest. Pada data stock market crash dengan menggunakan algoritme Extra-Trees, diperoleh nilai sensitivitas sebesar 45,45%.
Keyword: Class Imbalance, Ensemble Learning, Extra-Trees, Classification, Stock Market Crash

Judul: Metode Ensemble Berbasis Bagging untuk Penanganan Pemodelan Klasifikasi pada Data dengan Kelas Tidak Seimbang
Abstrak: Beberapa tahun terakhir ini permasalahan ketidakseimbangna kelas menjadi topik hangat di komunitas data mining. Permasalahan kelas tidak seimbang muncul ketika jumlah kelas yang satu lebih banyak dibandingkan dengan kelas lainnya. Kelas dengan jumlah banyak dinamakan kelas mayoritas dan kelas dengan jumlah sedikit dinamakan kelas minoritas. Contohnya pada satu himpunan data yang terdiri dari dua kelas, rasio jumlah contoh pada kelas tersebut sebesar 1:100, 1:1000 dan atau 1:10.000. Dampak yang di timbulkan dari ketidakseimbangan tersebut mengakibatkan klasifikasi menjadi tidak optimal dikarenakan kelas dengan jumlah contoh yang lebih banyak memberikan pengaruh yang sangat besar dalam klasifikasi. Beberapa kasus mengenai permasalahan ketidakseimbangan terkadang menjadi suatu hal yang sangat penting. Misalnya mendeteksi kecurangan dalam operasional perbankan, mendeteksi gangguan jaringan, resiko mengelola dan memprediksi kegagalan peralatan teknis Penelitian ini menggunakan metode ensemble berbasis bagging seperti UnderBagging, OverBagging, UnderOverBagging, SMOTEBagging, Roughly Balanced Bagging dan yang terakhir yaitu Bagging Ensemble Variation. Data yang digunakan diperodeh dari UCI Repository dengan 16 data delapan diantaranya memiliki kategori kelas dengan permasalahan ketidakseimbangan yang rendah dan sisanya masuk kedalam kategori permasalahan ketidakseimbangan yang tinggi. Jumla kelas yang digunakan pada penelitian ini berjumlah dua kelas. Kelas dengan jumlah yang sedikit dijadikan sebagai kelas minoritas dan sisanya dijadikan sebagai kelas mayoaritas. Hasil dari penelitian ini yaitu metode metode berbasis bagging memberikan hasil yang lebih baik jika dibandingkan dengan metode klasik seperti pohon klasifikasi.
Keyword: Bagging, Boosting, Ensemble, Klasifikasi, Kelas tidak seimbang

Judul: Duodenal Histopathology of Pediatric Rat (Rattus norvergicus)&#160;Fed with Orange Juice (Citrus sinensis)
Abstrak: This research investigates the impact of orange juice consumption on the histological structure of the duodenum, a critical site for nutrient absorption and digestion. Focusing on pediatric animals, orange juice (with a pH of 3) was administered to post-weaning rats aged 4 weeks to 6 weeks at dosages ranging from 0g/kg BW to 20g/kg BW over two weeks. Duodenal histopathology was assessed, focusing on parameters such as the quantity of crypts of Lieberkuhn, as well as the length, height, width, and depth of villi (measured in µm). Anatomical pathology examination included measurements of the length and width of the duodenum (also in µm), as well as the color mean (OD). The research findings indicate no significant changes in histopathology or anatomy pathology of the duodenum. This suggests that young individuals can adapt to acidic challenges without compromising gastrointestinal health. These findings offer reassurance regarding the short-term consumption of acidic orange juice (with a pH of 3) with minimal risks to intestinal integrity, both during growth and development.
Keyword: acidic changes