Judul: Kajian Optimasi Dua Tahap dalam Pemodelan Klasifikasi Ensemble Menggunakan Algoritma Genetika
Abstrak: Data mining merupakan suatu proses eksplorasi dan analisis data dalam jumlah yang besar untuk menemukan pola dan aturan-aturan yang memiliki makna. Metode data mining dapat dibagi menjadi dua jenis, yaitu metode deskriptif dan metode prediktif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini termasuk dalam jenis metode prediktif, yaitu metode yang dirancang untuk memprediksi suatu informasi yang baru berdasarkan informasi yang kita miliki saat ini, informasi yang dihasilkan nantinya dapat bersifat kualitatif maupun kuantitatif. Informasi yang bersifat kualitatif dapat berupa suatu pemodelan klasifikasi, yang secara garis besar dapat dibagi dua jenis, yaitu supervised classification dan unsupervised classification. Pemilihan peubah merupakan salah satu hal penting dalam pemodelan klasifikasi. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan pemilihan peubah secara lebih efisien adalah dengan menggunakan Algoritma Genetika. Algoritma Genetika merupakan suatu algoritma yang dibangun dengan mengikuti pola evolusi pada makhluk hidup untuk mendapatkan suatu solusi terbaik. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi pada pemodelan klasifikasi adalah menggunakan ensemble learning, yang merupakan suatu metode penggabungan beberapa base classifier yang kemudian digunakan untuk memprediksi data baru. Secara umum, hasil prediksi dari ensemble learning dapat memberikan hasil prediksi yang lebih baik jika dibandingkan dengan hasil prediksi dari satu metode saja. Dalam hubungannya dengan pembobotan pada ensemble learning, algoritma genetika dapat digunakan untuk menentukan bobot terbaik guna mendapatkan hasil prediksi yang lebih baik. Dalam penelitian ini digunakan 7 base classifier, yaitu k-Nearest Neigbor (k-NN), regresi logistik, naïve bayes (NB), decision tree (DT), support vector machine (SVM), random forest (RF) dan boosting. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari sembilan dataset yang diambil dari UCI machine learning. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi prediksi dapat meningkat sekitar 0-34% jika dibandingkan dengan model-model pembanding lainnya, yaitu regresi logistik (RL), gaussian naïve bayes (GNB), knearest neighbor (KNN), analisis diskriminan (AD), support vector machine (SVM), decision tree (DT), bagging, AdaBoost, random forest (RF), stacking, dan neural network (NN).
Keyword: algoritma genetika,, ensemble learning, pemodelan klasifikasi

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: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: