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: Metode Ensemble pada Pohon Klasifikasi Tunggal untuk Klasifikasi Status Kemiskinan Rumah Tangga di Provinsi Jawa Barat.
Abstrak: Provinsi Jawa Barat diketahui merupakan provinsi yang memiliki jumlah penduduk terbanyak yaitu 48037.6 jiwa atau sekitar 18.34% dari keseluruhan penduduk di Indonesia. Pada bulan Maret 2018, Provinsi Jawa Barat telah berhasil menurunkan jumlah penduduk miskin sekitar 159 ribu jiwa dan meningkatkan garis kemiskinan sebesar 3.69%. Hal tersebut tidak terlepas dari upaya keras pemerintah untuk menanggulangi kemiskinan melalui berbagai program dan strategi. Penelitian ini mengklasifikasikan status kemiskinan rumah tangga di Provinsi Jawa Barat menggunakan metode ensemble pada pohon klasifikasi tunggal yaitu random forest. Persentase banyaknya rumah tangga tidak miskin sangat besar dibandingkan rumah tangga miskin. Synthetic minority oversampling technique (SMOTE) merupakan salah satu metode untuk menangani data tidak seimbang. Pemodelan random forest dengan SMOTE menghasilkan rata-rata nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas secara berturut-turut 86.07%, 48.59%, dan 88.72%. Sensitivitas setelah dilakukan SMOTE meningkat sedangkan akurasi dan spesifisitas menurun. Meskipun demikian, SMOTE dinilai mampu memprediksi kelas data dengan lebih akurat.
Keyword: ensemble, kemiskinan, klasifikasi, random forest, SMOTE

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: