Judul: Interpretability of Random Forest and Double Random  Forest Models for Predicting the Heart Disease Status and the Working Poor
Abstrak: Random Forest (RF) merupakan salah satu model yang umum digunakan dalam analisis klasifikasi. RF mampu mengatasi kelemahan model pohon keputusan tunggal dengan menggunakan pengacakan dalam pembentukan pohon-pohon keputusan yang menghasilkan prediksi yang akurat. Di sisi lain, RF memiliki kelemahan saat menghasilkan pohon yang ukurannya tidak cukup besar dengan parameter nodesize terkecil yang dianggap sebagai model yang underfit. Double Random Forest (DRF) dikembangkan untuk mengatasi kekurangan tersebut dan terbukti unggul dalam menangani model yang underfit yang dihasilkan oleh RF. Model pohon gabungan seperti RF dan DRF sulit diinterpretasikan karena kompleksitasnya. Penggunaan metode interpretasi model seperti pendekatan aturan asosiasi, membantu dalam menjelaskan hubungan peubah yang terdapat dalam model pohon gabungan. Aturan asosiasi mampu menjelaskan struktur model dengan mengekstrak aturan dari setiap pohon keputusan yang terbentuk dalam model pohon gabungan. Aturan-aturan ini membantu menggambarkan hubungan antara peubah penjelas dan peubah respon dalam bentuk ”jika-maka”. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan interpretabilitas model RF dan DRF menggunakan aturan asosiasi. Data simulasi digunakan untuk mengevaluasi kinerja model RF dan DRF dari aspek interpretabilitas model. Data simulasi dibuat dengan memperhitungkan kondisi data yang tidak underfit dan data yang underfit, dengan melibatkan dua kelas pada peubah respon (Y) dan empat peubah penjelas (X1,X2,X3,X4). Peubah X1 merupakan data kontinu, sedangkan peubah X2, X3, dan X4 adalah peubah skala nominal. Peubah X2, X3, dan X4 diubah menjadi peubah dummy untuk menganalisis pengaruh masing-masing kategori dalam peubah tersebut. Peubah dummy tersebut diberikan koefisien yang dapat mencerminkan pengaruh dari setiap kategori terhadap kelas Y=1. Data yang tidak underfit dan data yang underfit dibangkitkan berdasarkan trial dan error. Data yang underfit merupakan hasil dari pemodelan RF ketika nilai akurasi uji relatif kurang dari 1. Penelitian ini juga menerapkan metode interpretasi model pada data empiris menggunakan data pasien penyakit jantung dan data pekerja miskin. Data pasien penyakit jantung bersumber dari UCI. Peubah respon yang digunakan terdiri dari pasien penyakit jantung dan tidak memiliki penyakit jantung. Sementara itu, data pekerja miskin bersumber dari hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional 2022 di Provinsi DI Yogyakarta dan DKI Jakarta. Peubah respon yang digunakan terdiri dari 2 kelas yaitu pekerja miskin dan pekerja tidak miskin. Pembentukan model dilakukan setelah mengidentifikasi kemungkinan terjadinya RF menghasilkan model yang underfit pada data ini. Penerapan metode ekstraksi aturan dari model menghasilkan aturan-aturan yang dapat menjelaskan kombinasi peubah untuk memprediksi status pasien penyakit jantung dan pekerja miskin. Hasil kajian simulasi dengan pengaturan data simulasi yang tidak underfit tidak menunjukkan adanya perbedaan kinerja prediksi antara RF dan DRF. Sementara itu, prediksi model DRF lebih baik daripada RF yang ditunjukkan oleh nilai akurasi dan AUC yang tinggi dan signifikan pada data simulasi yang underfit. Ekstraksi aturan dari pohon keputusan yang terbentuk dalam RF dan DRF menunjukkan adanya perbedaan signifikan pada data yang tidak underfit dan data yang underfit. Sebagian besar nilai confidence tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan antara aturan yang terbentuk dari RF dan DRF. Sementara itu, nilai support menunjukkan bahwa aturan-aturan yang dihasilkan dari DRF memiliki support yang lebih tinggi daripada RF pada data yang tidak underfit dan data yang underfit. Hasil ini mengindikasikan bahwa aturan-aturan yang berasal dari DRF lebih sering muncul dalam pohon yang terbentuk
Keyword: association rules, double random forest, extraction rule, working poor

Judul: Performance Comparison of Random Forest and Double Random Forest for Poverty Status Classification at District/City Level
Abstrak: Prediksi berdasarkan sebuah model baik untuk dilakukan karena dapat menghasilkan prediksi yang akurat. Salah satu model yang sudah banyak digunakan dalam memprediksi adalah model klasifikasi Random Forest. Namun, ukuran minimum nodesize pada random forest mungkin kurang optimal untuk menghasilkan kinerja model yang terbaik. Double Random Forest mengatasi hal tersebut dengan membentuk pohon yang lebih besar. Penelitian ini ingin membandingkan kinerja model klasifikasi random forest dan double random forest dalam memprediksi status kemiskinan rumah tangga di Jawa Barat pada tahun 2019. Jumlah penduduk miskin yang bernilai sangat kecil dibandingkan jumlah seluruh penduduk di suatu wilayah menyebabkan adanya ketidakseimbangan pada data. Salah satu langkah penanganan yang dapat dilakukan adalah dengan menggunakan teknik SMOTE. Kinerja metode random forest dan double random forest tidak menunjukkan hasil yang berbeda dalam memprediksi status kemiskinan rumah tangga di Jawa Barat. Hal ini dikarenakan ukuran pohon yang dihasilkan random forest sudah dinilai cukup untuk memberikan kinerja model terbaik sehingga tidak diperlukan adanya perbaikan dengan double random forest. Berdasarkan model-model yang terbentuk, jumlah anggota rumah tangga (ART) merupakan peubah paling penting saat memprediksi rumah tangga miskin di Jawa Barat., Predictive modeling leads to more accurate prediction therefore good to be used. One of model that has been widely used in prediction is Random Forest classification model. However minimum nodesize in random forest is not optimal enough to produce the best model performance, so Double Random Forest overcome this issue by forming bigger trees. This study aims to compare the performance of random forest and double random forest classification models in predicting poverty status of households in West Java at 2019. The number of people living in poverty is very small compared to total population in certain area. This causes an imbalance class in the data. One way that can be done to overcome imbalance class is by using SMOTE technique. Performance of random forest and double random forest methods did not show different result in predicting poverty status of households in West Java. This is due to size of the trees produced by random forest that considered good enough to provide best model, so there is no room for improvement with double random forest. Based on the models, age of the householder showing as the most important variable in classifying household poverty status in West Java.
Keyword: classification, double random forest, poverty, random forest, SMOTE

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: