Judul: Perbandingan Kinerja Rotation Double Random Forest Dengan Algoritma Ensemble Tree Lain Pada Klasifikasi Biner Data Tidak Seimbang (Kasus Kerawanan Pangan Rumah Tangga di Sulawesi Selatan)
Abstrak: Decission tree merupakan salah satu algoritma pembelajaran mesin yang umum digunakan dalam kasus klasifikasi karena kesederhanaan dan kemudahan dalam interpretasi tetapi tetap memiliki kinerja yang powerfull. Namun, decision tree sangat sensitif pada gangguan keragaman data input sehingga model cenderung tidak stabil karena dugaan hanya didasarkan pada satu pohon keputusan. Hal tersebut berdampak pada varian model menjadi tinggi meskipun memiliki bias yang cukup rendah. Untuk mengatasi kelemahan tersebut, dapat digunakan ensemble-tree. Dugaan terhadap suatu data yang dihasilkan melalui pendekatan ensemble-tree diperoleh dari penggabungan seluruh dugaan yang dihasilkan oleh pohon-pohon yang dibentuk. Gabungan dugaan dari beberapa pohon tersebut cenderung akan meningkatkan kinerja model klasifikasi. Teknik ensemble-tree terbukti dapat menangani permasalahan klasifikasi dengan baik. Kekuatan teknik ensemble-tree terletak pada keberagaman dan independensi antar masing-masing pohon. Meningkatkan keragaman pohon keputusan akan menghasilkan korelasi yang kecil antar pohon sehingga dapat meningkatkan kinerja model. Berbagai penelitian mengusulkan pengembangan model berbasis ensemble-tree dengan membentuk algoritma yang menghasilkan pohon keputusan yang terbentuk secara independen satu sama lain dan memiliki masukan yang beragam. Diantaranya adalah random forest (RF), rotation forest (RoF), double random forest (DRF), dan yang terbaru adalah rotation double random forest (RoDRF). RoDRF melakukan rotasi atau mengubah data dengan tujuan menghasilkan keragaman yang lebih baik diantara base learner. RoDRF menerapkan konsep rotasi peubah pada pohon berdasarkan algoritma DRF. Rotasi atau transformasi acak pada subruang fitur yang berbeda menghasilkan proyeksi yang berbeda, sehingga menghasilkan kinerja generalisasi atau prediksi yang lebih baik. Penelitian sebelumnya belum secara spesifik menjelaskan karakteristik algoritma RoDRF pada gugus data dengan kelas peubah respon yang tidak seimbang. Sementara itu, kondisi data yang tidak seimbang dapat mengakibatkan model cenderung bias terhadap kelas mayoritas sehingga berdampak pada underfitting atau overfitting model. Beberapa kasus klasifikasi umumnya memiliki kondisi proporsi kelas peubah respon antara satu kelas dengan kelas lainnya yang tidak seimbang atau dikenal dengan istilah imbalanced class. Penanganan imbalaced pada data, terbukti dapat meningkatkan kinerja akurasi model. Pada penelitian ini, permasalahan data tidak seimbang akan ditangani dengan membandingkan dua metode yakni EasyEnsemble dan SMOTE. Secara empiris, penerapan algoritma klasifikasi berbasis pohon keputusan dengan kondisi data tidak seimbang dapat dilakukan pada kasus kerawanan pangan rumah tangga. Beberapa penelitian terdahulu pada kasus kerawanan pangan telah melakukan pemodelan klasifikasi berbasis pohon keputusan dengan kinerja akurasi model yang baik. Kerawanan pangan (food insecurity) merupakan salah satu isu penting pada tujuan kedua pembangunan berkelanjutan yang berfokus pada penghapusan kelaparan (no hunger). Menurut data Badan Pusat Statistik terdapat sebanyak 4,85 persen rumah tangga yang mengalami kerawanan pangan sedang atau berat pada tahun 2022. Pada beberapa wilayah provinsi dengan sumber daya alam pangan yang melimpah diantaranya Provinsi Sulawesi Selatan, masih terdapat sebesar 3,78 persen rumah tangga di Provinsi Sulawesi Selatan yang mengalami kerawanan pangan sedang atau berat tahun 2022. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji perbandingan kinerja algoritma rotation double random forest dengan random forest, rotation forest, dan double random forest pada data tidak seimbang. Selain itu, penelitian ini juga akan melihat pengaruh penyeimbangan data terhadap kinerja model dengan teknik SMOTE dan EasyEnsemble. Kajian akan dilakukan pada data simulasi serta diterapkan pada data empiris kasus kerawanan pangan rumah tangga di Sulawesi Selatan. Data simulasi dibangkitkan pada dua kajian.
Keyword: EasyEnsemble, food insecurity, rotation double random forest, SMOTE

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: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: