Judul: Perbandingan Algoritma Berbasis Pohon untuk Analisis Sentimen pada Aplikasi Milik Pemerintah dan BUMN Tahun 2023
Abstrak: Seiring dengan berkembangnya era digitalisasi, semakin banyak upaya yang dilakukan untuk mempermudah kegiatan masyarakat di berbagai bidang. Saat ini banyak aplikasi yang dibuat untuk mengatasi hal tersebut. Banyak aplikasi yang menunjang agar menjadi lebih efisien dan menguntungkan banyak pihak karena dapat diakses di mana saja. Adanya hal ini mampu mendorong masyarakat dalam menghadapi era digital di masa depan. Beberapa aplikasi pemerintah dan BUMN sebagai lembaga nasional cenderung memiliki penilaian yang rendah dan beberapa belum diketahui masyarakat sehingga perlu adanya evaluasi mengenai sistem dan fitur yang baik agar masyarakat mudah menggunakannya. Analisis yang cocok digunakan dalam hal ini adalah analisis sentimen yaitu analisis yang dapat mengekspresikan opini dari khalayak dalam bentuk ulasan mengenai suatu isu. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pendapat pengguna aplikasi pemerintah dan BUMN secara rinci berdasarkan ulasan, membandingkan algoritma klasifikasi pohon berdasarkan performa model dalam kondisi data tertentu, serta membandingkan performa klasifikasi DRF dan algoritma berbasis pohon lainnya berdasarkan tingkat ketepatan performa model. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam analisis sentimen adalah metode klasifikasi dengan pembelajaran mesin (machine learning). Penelitian ini menggunakan empat algoritma klasifikasi, decision tree (DT), extra trees (ET), dan random forest (RF) dibandingkan dengan algoritma terbaru yang merupakan bentuk improvisasi dari RF, double random forest (DRF). Keempat algoritma yang digunakan merupakan algoritma berbasis pohon yang terus berkembang dengan adanya perubahan yang berbeda di setiap algoritma sehingga diharapkan mampu memberikan performa yang baik untuk hasil penelitian. DRF sebagai algoritma baru akan diimplementasikan dalam penelitian analisis sentimen. Data yang digunakan adalah data empiris dan simulasi. Data simulasi berfokus pada kondisi data underfit dan nonunderfit. Hal ini berkaitan dengan algoritma DRF yang mampu meningkatkan performa model ketika data RF mengalami underfit. Data empiris untuk analisis sentimen menggunakan ulasan aplikasi pilihan hasil web crawling dari Google Play. Aplikasi pilihan berasal dari aplikasi milik pemerintah (Info BMKG dan BPOM Mobile) dan aplikasi milik BUMN (MyIndihome dan MyPertamina). Proses kajian simulasi diawali dengan membangkitkan gugus data dari pohon keputusan. Data populasi dibangkitkan sebanyak 300 observasi dengan lima peubah (Y, X1, X2, X3, X4) dan diulang hingga membentuk 100 data underfit dan 100 data nonunderfit. Kondisi data bergantung hasil uji akurasi relatif pemodelan RF. Proses pembentukan data underfit cenderung lebih kompleks dan membutuhkan waktu lebih lama. Keduanya membutuhkan waktu hingga 14838,15 detik. Pemodelan empat algoritma berbasis pohon dengan 10-folds cross validation. Nilai median dari rata-rata akurasi keempat algoritma berbasis pohon data underfit dan nonunderfit cenderung mirip berada pada rentang 0,66 – 0,67 (66 – 67%) dan ditemukannya outlier pada data nonunderfit. Dari keempat algoritma berbasis pohon, DT merupakan algoritma terbaik yang memberikan keragaman data terkecil pada kedua kondisi data dan mampu menggunakan waktu komputasi yang lebih cepat dan sederhana. Kajian data empiris dari ulasan aplikasi telah melalui beberapa tahapan untuk mengubah data teks menjadi bentuk kata, seperti penghapusan data terduplikasi, case folding, text cleans up, text normalizations, stop words removal, dan stemming. Proses pelabelan berdasarkan hasil pelabelan rating, sentiment scoring, lexicon-based, dan validasi yang dikategorikan ke dalam kelas positif, netral, dan negatif dengan peubah prediktor berasal dari hasil tokenisasi unigram dan pembobotan dengan metode term frequency-inverse document frequency. Proses analisis melakukan pemilihan peubah
Keyword: Decision Tree, Double Random Forest, Extra Trees, Random Forest, Sentiment Analysis

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: Inducible and constitutive synthesis of penicillinase by staphylococcus aureus
Abstrak: When tested quantitatively for the production of penicillinase, eighteen of one hundred and twenty-two naturally occurring penicillin-resistant staphylococci were classified as constitutive or microconstitutive. Fourteen of the constitutive strains were not typable, the other four were lysed by group III phage. The inducible and constitutive strains of Staphylococcus aureus were resistant to concentrations of mercuric chloride that inhibited strains sensitive to penicillin. Transfer of the penicillinase determinant by transduction from a microconstitutive strain to a sensitive strain resulted in recombinants that produced inducible penicillinase.
Keyword: Staphylococcus aureus, Staphylococcal penicillinase, Bacteriophage