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: Analisis Perbandingan Teknik Ensemble Secara Boosting (XGBoost) dan Bagging (Random Forest) Pada Klasifikasi Kategori Sambatan Sekuens DNA
Abstrak: Perkembangan teknologi machine learning turut berkontribusi terhadap perkembangan riset-riset di bidang biogenetika. Machine learning membantu analisa data menjadi lebih cepat, akurat dan murah. Terminologi bioinformatika dilekatkan pada penerapan machine learning dalam mengolah data biogenetika. Data biogenetika berupa urutan nukleotida atau DNA merupakan data yang sering dianalisa berupa bentuk polanya salah satunya sebagai pengidentifikasi jenis protein. Penelitian ini menggunakan dataset Splice-junction yang merupakan urutan nukleotida (DNA) di mana di dalamnya terdapat gen yang dianggap tidak berguna dan akan ditiadakan selama proses pembentukan protein pada organisme tingkat tinggi. Exon merupakan bagian dari urutan DNA yang tetap dipertahankan setelah proses splicing dan intron merupakan bagian DNA yang disambung keluar. Dataset berisi data yang mencirikan kategori berdasarkan urutan apakah berupa batas ekson terhadap intron (EI) ataukah berupa batas intron terhadap ekson (IE). Terdapat kategori lain yang bukan merupakan keduanya yaitu neither(N). Data ekstraksi ciri sekuens DNA berupa frekuensi k-mers juga dianalisa sebagai perbandingan. Machine learning yang tangguh dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan pengenalan pola data biogenetika. Metode yang umum digunakan adalah decision-tree(DT). Pemanfaatan lebih dari satu DT secara ensemble dinilai mampu meningkatkan tingkat akurasi. Teknik ensemble dapat berupa boosting dan bagging. Boosting dilakukan secara sekuensial dengan membangun beberapa DT dengan pembelajar lemah secara gradient dengan memanfaatkan data residu untuk menumbuhkan DT berikutnya. Bagging dilakukan dengan membangun banyak DT dari data sampel secara acak untuk kemudian dilakukan vote terhadap DT dengan performa terbaik. Masing-masing metode menghasilkan model klasifikasi untuk kemudian diujikan pada data uji splice junction. Optimasi juga dilakukan terhadap kedua metode dengan melakukan tuning hyperparameter yang dicari menggunakan metode grid search dengan pola tertentu. Tingkat akurasi yang dicapai dari kedua metode tersebut di atas 93%, namun masing-masing metode memiliki kelebihan dan kekurangan. Dalam penelitian ini implementasi metode boosting menggunakan XGBoost didapatkan akurasi dan waktu proses yang lebih baik dibandingkan metode bagging menggunakan Random Forest. Penentuan hyperparameter lebih sulit dilakukan pada XGBoost yang memiliki banyak parameter penentu.
Keyword: Sekuens DNA, teknik ensemble, extreme gradient boosting, optimasi gridsearch hyperparamater, k-mers, random forest

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: