Judul: PERFORMANCE OF TREE-BASED ENSEMBLE MODELS ON DIABETIC RETINOPATHY DISEASE CLASSIFICATION
Abstrak: Klasifikasi adalah tahap dalam proses identifikasi model yang memisahkan data ke dalam kelas-kelas. Salah satu model klasifikasi yang umum digunakan adalah Pohon Klasifikasi. Meski mudah digunakan, Pohon Klasifikasi rentan terhadap perubahan data latih yang dapat mengganggu stabilitas model. Ini bisa diatasi dengan menggunakan model ensemble, yang menggabungkan beberapa model dasar untuk prediksi yang lebih baik. Contohnya, random forest (RF) menggabungkan pohon-pohon yang dibuat dengan teknik bagging. Model ensemble lainnya seperti double random forest (DRF) dan extremely randomized trees (ET) juga meningkatkan akurasi dengan pohon yang lebih besar. Model extreme gradient boosting (XGBoost) yang merupakan pengembangan dari gradient boosting, adalah salah satu model klasifikasi dengan teknik boosting yang memiliki waktu komputasi yang cepat dan performa yang baik dibanding model pengembangnya. Kemampuan model ensemble-tree dalam melakukan klasifikasi menjadi daya tarik untuk memahami karakteristik masing-masing model tersebut. Karakteristik tersebut dipelajari menggunakan lima belas gugus data UCI Machine Learning dari tahun 2012 hingga 2022. Data yang digunakan memiliki variasi dalam jumlah variabel dan observasi. Selain itu, terdapat enam gugus data dengan rasio ketidakseimbangan kelas yang tinggi dan menghasilkan performa model yang kurang memuaskan, sehingga dilakukan penanganan ketidakseimbangan kelas menggunakan metode SMOTE. Langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi kemungkinan terjadinya underfitting pada model RF. Proses identifikasi dilakukan untuk menguji performa model RF ketika pohon yang dihasilkan tidak cukup besar. Hasil identifikasi underfitting menunjukkan model RF mengalami kemungkinan underfitting pada delapan gugus data. Selanjutnya, performa model RF dikomparasikan dengan model DRF, ET, dan XGBoost. Komparasi model juga dilakukan pada model RF yang tidak mengalami underfitting di tujuh gugus data lainnya. Proses identifikasi underfitting, pembelajaran mesin dan evaluasi performa model diulang sebanyak 100 kali ulangan untuk mengukur stabilitas dan melihat pola dari performa model ensemble-tree. Hasil evaluasi performa model berdasarkan metrik akurasi seimbang menunjukkan bahwa model RF tetap memiliki performa yang baik ketika mengalami underfitting pada dua gugus data. Sebagai model pembanding, model ET mampu meningkatkan performa model RF ketika mengalami underfitting pada empat gugus data. Model DRF dan XGBoost juga mampu meningkatkan performa model RF masing-masing pada satu gugus data. Di sisi lain, pada model RF yang tidak mengalami underfitting, model RF menunjukkan performa yang baik pada dua gugus data, model ET pada tiga gugus data, dan model DRF pada satu gugus data. Rataan akurasi seimbang memberikan informasi terkait karakteristik model ensemble-tree. Karakteristik yang menonjol dalam penelitian ini adalah kecepatan komputasi model ET dalam melakukan pembelajaran mesin. Data dengan peubah kategorik yang lebih dominan juga lebih baik dimodelkan menggunakan model ET. Selain itu, model ET dan RF unggul dalam melakukan klasifikasi saat kelas pada peubah respon menunjukkan rasio ketidakseimbangan yang cukup besar. Ketika model RF menghadapi kemungkinan underfitting, model ET dan DRF dapat menjadi alternatif yang baik untuk menjalankan proses klasifikasi. Karakteristik tersebut dapat dijadikan pedoman dalam menerapkan model ensemble-tree pada suatu data. Meskipun demikian, selisih rataan akurasi seimbang antar model relatif kecil. Selain itu, rataan dan simpangan baku skor f1 juga menunjukkan performa antar model relatif mirip. Hasil evaluasi performa model dari kedua parameter ini mengidentifikasi bahwa keempat model memiliki performa yang relatif sama. Oleh karena itu, dilakukan uji Kruskal-Wallis untuk menguji asumsi tersebut. Hasil uji Kruskal-Wallis menunjukkan bahwa
Keyword: ensemble-tree, classification, diabetic retinopathy, random forest

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: Evaluation of Pasteurization Process Adequacy for Nata de coco in Polyethylene Plastic Bag
Abstrak: Nata de coco 2 kg in light syrup in polyethylene plastic bag is generally processed through pasteurization in water bath conveyor pasteurizer at temperature of 97-100oC for 20 minutes. The product is classified as a high acid food with pH less than of 4.0. The objective of this study was to evaluate pasteurization process adequacy of nata de coco based on its pasteurization value (Po). Pasteurization process adequacy was determined by comparing Po of the process to 6D80, 3D80 and 2D80. Microorganism targets were Lactobacillus sp., vegetative cell, mold, yeast and Byssoclamys fulva and Byssoclamy nivea, which were more heat resistant. Based on calculated Po, the pasteurization process was sufficient to inactivate 6D80 of vegetative cells, Byssoclamys fulva, and B. nivea and B coagulan, but was not sufficient to kill (6D80) B pasteurianum, B polymyxa, B. macerans and Alicyclobacillus acidoterrestris. The pasteurization process was sufficient to kill 3D80 and 2D80 of B pasteurianum, B polymyxa, B. macerans for initial temperature more than 80oC. The above pasteurization process was sufficient to kill 2D80 of Alicyclobacillus acidoterrestris. The initial temperature should be not less than 82oC to kill 3D80 of Alicyclobacillus acidoterrestris
Keyword: