Judul: Kajian Seleksi Peubah pada Algoritma K Nearest Neighbors dan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Mutu SMP/MTs di Provinsi Papua
Abstrak: Analisis klasifikasi merupakan salah satu metode pengolahan data dalam pembelajaran statistika terawasi (supervised) yang bertujuan menemukan sebuah model yang dapat menjelaskan dan membedakan konsep dari kelas data dengan tujuan memprediksi kelas dari sebuah objek tertentu yang tidak diketahui kelasnya. Beberapa model yang umum digunakan dalam analisis klasifikasi antara lain Neural Network, Naïve Bayes, k Nearest Neighbor, Decision Tree, Regresi Logistik, dan Support Vector Machines (SVM). Beberapa hal yang perlu diperhatikan pada data sebelum melakukan analisis klasifikasi antara lain data hilang, relevansi peubah penjelas, dan ketidakseimbangan kelas. Penelitian ini menggunakan teknik Multivariate Imputation by Chained Equation (MICE) untuk penanganan nilai hilang pada data, algoritma Boruta untuk menyeleksi peubah yang relevan, penanganan ketidakseimbangan kelas pada data dengan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE), dan K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machines (SVM) sebagai algoritma klasifikasinya. MICE merupakan salah satu teknik mengisi nilai hilang pada data dengan membuat model prediktif dengan peubah lain dalam data untuk memprediksi nilai yang hilang tersebut. Boruta merupakan teknik wrapper yang dibangun berdasarkan keunggulan algoritma Random Forest untuk menyeleksi and mengestimasi kepentingan peubah yang relevan. KNN merupakan salah algoritma klasifikasi pada pembelajaran statistika terawasi yang melakukan klasifikasi terhadap suatu objek baru dalam data latih berdasarkan jarak yang paling dekat dengan objek pada data uji. SVM adalah salah satu metode klasifikasi pembelajaran statistika terawasi berbasis linear dengan tujuan mencari bidang pemisah terbaik yang dapat memisahkan setiap kelas dengan baik. Beberapa penelitian terdahulu telah membuktikan bahwa penggunaan model KNN dan SVM dapat menghasilkan nilai akurasi klasifikasi yang tinggi. ...
Keyword: Classification, quality of Junior High School, Boruta Algorithm, k Nearest Neighbor, Support Vector Machines (SVM)

Judul: Perbandingan Ukuran Kepentingan Peubah dari Berbagai Algoritme Pembelajaran Mesin untuk Kondisi Data Tidak Seimbang dengan Berbagai Jenis Perlakuan
Abstrak: Pengembangan berbagai algoritme pembelajaran mesin pada model terbimbing mempercepat suatu proses analisis dan mampu menghasilkan model prediktif dengan akurasi yang sangat baik. Kemampuannya dalam menangkap pola tidak linier dapat memberikan informasi tambahan yang umumnya gagal ditangkap oleh pendekatan model linier klasik. Beberapa algoritme pembelajaran mesin yang memiliki kompleksitas yang tinggi, seperti random forest (RF), XGBoost (XGB), neural network (NN), dan support vector machine (SVM), akan dihadapkan pada interpretasi yang tidak mudah karena model bersifat black-box. Oleh karena itu diperlukan suatu teknik interpretasi pembelajaran mesin. Pendekatan feature importance menggunakan metode SHapley Additive exPlanations (SHAP) dapat mengubah black-box menjadi bersifat lebih transparan yang dapat ditafsirkan (white-box). Pada pemodelan klasifikasi yang memiliki kelas pada peubah respon, masalah ketidakseimbangan kelas (data tidak seimbang) banyak ditemui pada kasus/data pada kehidupan dan menghadirkan tantangan yang unik dalam meningkatkan kinerja prediksi kelas minoritas. Salah satu teknik penanganan masalah tersebut dapat dilakukan dengan membangkitkan data sintetis, antara lain Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dan Adaptive Synthetic (ADASYN). Pemilihan teknik penanganan data tidak seimbang yang tepat akan tergantung pada kompleksitas data, tingkat ketidakseimbangan kelas, ukuran data, dan algoritme klasifikasi yang digunakan. Salah satu indikator penting yang menjadi perhatian pada Sustainable Development Goals adalah kerawanan pangan. Pemerintah mendorong untuk mengakhiri kelaparan dan menjamin akses makanan yang aman, bergizi, dan cukup sepanjang tahun. Tujuan tersebut (zero hunger) ditargetkan tercapai pada tahun 2030. Pemantauan atau monitoring terhadap beberapa indikator sangat diperlukan untuk mencapai tujuan dan menjadi bahan untuk evaluasi pemerintah, salah satunya adalah prevalensi penduduk dengan kerawanan pangan sedang/parah yang diukur menggunakan indikator Food Insecurity Experience Scale (FIES). Kerawanan pangan masih menjadi masalah penting di Indonesia. International Food Policy Research Institute merilis Indeks Kelaparan Global pada tahun 2020 untuk negara Indonesia sebesar 19,10 (moderate) atau pada peringkat 55 dari 107 negara. Badan Pusat Statistik mencatat bahwa pada tahun 2020 terdapat 7,66 persen rumah tangga mengalami ketidakcukupan konsumsi pangan dan 5,32 persen rumah tangga mengalami kerawanan pangan sedang atau berat berdasarkan indikator FIES. Beberapa penelitian kerawanan pangan telah dilakukan di Indonesia yang menyimpulkan beberapa faktor yang memengaruhi/penciri kerawanan pangan antara lain tingkat pendidikan, transfer tunai, penerima program perlindungan sosial, bantuan beras miskin, dan penerima raskin. Terkait berbagai permasalahan yang telah dipaparkan, maka penelitian ini berfokus pada pengaruh algoritme pembelajaran mesin dalam menghasilkan skor kepentingan peubah pada data yang kelasnya tidak seimbang. Pada penelitian ini juga akan dikaji pula dampak dari proses penyeimbangan kelas terhadap tingkat kesetujuan tersebut. Kajian ini akan menggunakan data empiris hasil Susenas Maret 2020 di Provinsi Jawa Barat untuk kejadian kerawanan pangan pada rumah tangga. Selain itu, juga dilakukan kajian simulasi untuk mendukung hasil yang diperoleh berdasarkan kajian data empiris. Untuk menjawab tujuan penelitian, maka penelitian ini melakukan pemodelan klasifikasi mengguanakan berbagai algoritme pembelajaran mesin dalam hal ini terdapat 4 algoritme yang memiliki karakteristik unik satu sama lain pada proses pembentukan model klasifikasi, yaitu RF, XGB, NN, dan SVM. Pemilihan tersebut dimaksud untuk melihat pengaruh algoritme dalam menghasilkan tingkat kepentingan perubah. Keempat algoritme tersebut diterapkan pada tiga perlakuan penanganan data tidak seimbang, yaitu tanpa penanganan, penanganan SMOTE dan ADASYN, dengan maksud untuk mengetahui pengaruh perlakuan pada data tidak seimbang. Hasil penelitian menyimpulkan
Keyword: class imbalanced, feature importance, machine learning algorithms, measures of agreement, SHAP

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: