## ABSTRAK
Kumis  kucing  yang  lebih  dikenal  sebagai  tanaman  obat  herbal  berfungsi  sebagai pengobatan kesehatan dan mengobati berbagai penyakit. Tingginya permintaan kumis kucing  menyebabkan  tingginya  harga  dan  penurunan  jumlah  bahan  baku  tanaman obat, sehingga menimbulkan berbagai masalah pengendalian mutu seperti kandungan berbagai  komponen  bioaktif,  serta  pemalsuan  dengan  tanaman  lain.  Selama  ini pendeteksian pemalsuan dilakukan dengan berbagai analisis termasuk analisis kimia dan  metode  statistik  untuk  mengolah  data.  Data  yang  digunakan  berdimensi  tinggi dengan tingkat kerapatan yang sangat tinggi, sehingga menyebabkan kesulitan dalam klasifikasi. Data campuran kumis kucing terdiri dari 1201 fitur dengan jumlah sampel 216. Penelitian ini menggunakan metode random forest dengan jumlah tree sebanyak 100 dan metode Random Forest (RF) digabungkan dengan metode Recursive Feature Elimination (RFE).  RF  dan  RFE  menghasilkan  nilai  optimum  pada  jumlah  fitur  244. Evaluasi eksperimen mengungkapkan bahwa metode yang diusulkan dapat mencapai akurasi tinggi sebesar 81,82% untuk mengidentifikasi pemalsuan kumis kucing.

## ABSTRACT
Java Tea (Orthosiphon aristatus) is a common herbal medicinal plant that functions as a health treatment and treats various diseases. The high demand for Java Tea causes high  prices  and  a  decrease  in  the  amount  of  medicinal  plant  raw  materials,  causing various quality control problems such as the content of various bioactive components and adulteration from babadotan and tekelan. So far, the detection of adulteration has been  carried  out  by  various  analyzes,  including  chemical  analysis  and  statistical methods to process data. The data used is of high dimension with a very high-density level, thus causing difficulties in classification. The mixed data of Orthosiphon aristatus consists of 1201 features with a total sample of 216. This study uses a Random Forest (RF) method with a total of 100 trees, and the RF method is combined with the Recursive Feature Elimination (RFE) method. In the RF and RFE that can be produced, the optimum value for the number of features is 244. The experimental evaluation results revealed that  the  proposed  method  could  achieve  a  high  accuracy  of  81.82%  in  identifying Orthosiphon aristatus.
Penulis
Ary Prabowo 1* , Wisnu Ananta Kusuma 1,3 , Annisa 1 , Mohamad Rafi 2,3
Afiliasi 1 Departemen  Ilmu  Komputer,  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam,  Institut  Pertanian Bogor, Kampus IPB Dramaga, Jl. Kamper, Babakan, Kec. Dramaga, Kabupaten Bogor, Jawa Barat 16680 2 Departemen  Kimia,  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam,  Institut  Pertanian  Bogor, Kampus IPB Dramaga, Jl. Kamper, Babakan, Kec. Dramaga, Kabupaten Bogor, Jawa Barat 16680
3 Pusat  Studi  Biofarmaka  Tropika,  Lembaga  Penelitan  dan  Pengabdia  kepada  Masyarakat.,  Institut Pertanian  Bogor,  Kampus  IPB  Taman  Kencana,  Jl.  Taman  Kencana  No.3,  RT.03/RW.03,  Babakan, Kecamatan Bogor Tengah, Kota Bogor, Jawa Barat 16128
Identifikasi Pemalsuan Kumis Kucing dari Babadotan dan Tekelan menggunakan Machine Learning
Identification of Java Tea Adulteration by Babadotan and Tekelan using Machine Learning
Kata Kunci  pemalsuan kumis kucing  random forest
 Recursive Feature Elimination
 data berdimensi tinggi
 multi class
Keywords  Orthosiphon aristatus adultration
 Random Forest
 Recursive Feature Elimination
 High dimensional
 multi class
Diterima 2 Agustus 2022 Direvisi 8 Agustus 2022 Disetujui 29 Desember 2022
*Penulis Koresponding Ary Prabowo email: ary_p2306@apps.ipb.ac.id, ary.prabowo@ui.ac.id

## PENDAHULUAN
Tanaman  herbal  telah  banyak  digunakan  sebagai obat sejak jaman dahulu. Berbagai jenis tanaman yang dapat  dijadikan  obat,  seperti  Jahe  ( Zingiber  officinale ) (Murugesa et  al .  2020),  Kunyit  ( Curcuma  domestica ) (Masuda et  al. 1993),  Kencur  ( Kaempferia  galanga ) (Ichwan et  al. 2019),  dan  Kumis  Kucing  ( Orthosiphon aristatus ) juga digunakan sebagai bahan obat tradisional oleh  masyarakat  lokal.  Menurut  WHO  80%  penduduk dunia menggunakan produk herbal (Srirama et al. 2017). WHO juga merekomendasikan penggunaan obat herbal dalam  pemeliharaan  kesehatan  masyarakat,  terutama untuk  mencegah  dan  mengobati  penyakit  kronis, degeneratif, dan kanker.
Kumis  Kucing  ( Orthosiphon  aristatus )  merupakan famili Lamiaceae. Umumnya  dikenal  sebagai  kumis kucing  dan  obat  herbal  di  Asia  Tenggara. Orthosiphon aristatus adalah  tanaman  penting  dalam  pengobatan tradisional. Kumis kucing ( Orthosiphon aristatus ) secara tradisional  digunakan  untuk  mengobati  berbagai penyakit seperti Diabetes Mellitus, hipertensi, rematik, radang  amandel,  gangguan  menstruasi,  dan  penyakit yang mempengaruhi saluran kemih, dan masalah terkait angiogenesis seperti kanker (Umar et al. 2014; Ucuzian et al. 2010; Geng et al. 2013, Vijayan et al. 2013).
Penelitian yang dilakukan oleh Hernadi et al. (2018) menyebutkan bahwa kumis kucing sebagai bahan baku obat  herbal  memiliki  permasalahan  dengan  kendali mutu  seperti  kandungan  komponen  bioaktif  yang beragam  serta  pemalsuan  dengan  tanaman  lain. Pemalsuan juga sering terjadi terhadap suplemen/obat penurun berat badan (Dastjerdi et al. 2018). Pemalsuan ini  terjadi  karena  keterbatasan  ketersediaan  kumis kucing  terhadap  permintaan  pasar  yang  begitu  tinggi. Berbagai  metode  telah  dilakukan  untuk  menganalisis tingkat pencemaran (Hernadi et al. 2018) menggunakan kromatografi cair kinerja tinggi (KCKT) dan kemometrik pada fingerprint kumis  kucing.  Dastjerdi et  al. (2018) telah  menganalisis  menggunakan principal  component analysis (PCA).  Penelitian  pemalsuan  terhadap suplemen  diet  menggunakan  metode multivariate partial least squares regression dan dikombinasi dengan discriminant analysis (PLS-DA) (Walkowiak et al. 2018). Fitria et al (2018) juga menerapkan kombinasi spektrum UV-Vis,  PCA,  dan discriminant  analysis untuk mendeteksi pemalsuan kumis kucing.
Penelitian  yang  dilakukan  Fitria et  al (2018)  hanya mengidentifikasi  pemalsuan  kumis  kucing  dengan takelan  dan  babadotan  saja.    Selain  itu,  dataset kumis kucing  yang  dihasilkan  memiliki  jumlah  fitur  sebanyak 1201 fitur. Jumlah fitur sebanyak itu akan menimbulkan
data  berimensi  tinggi  sehingga  terjadi  tumpang  tindih. Metode  yang  digunakan  oleh  fitria  (2018)  dengan menggunakan  PCA  sebagai  metode  reduksi  dimensi, namun  metode  ini  hanya  mendapatkan  hasil  akurasi persilangan sebesar 74%.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  penelitian  ini menggunakan  pendekatan  fitur  seleksi Recursive Feature  Elimination (RFE)  dan  metode  klasifikasi  yaitu Random  Forest (RF).  Chen et  al (2018),  metode  RFE sering  digunakan  dalam  memilih  fitur  yang  berguna, sehingga  dapat  mengatasi  masalah high dimensi  dan peningkatan  akurasi. Random  Forest (RF)  merupakan salah  satu  metode machine  learning berbasis  pohon yang  mutakhir  (Khammas,  2020)  dan  banyak penerapannya  di  berbagai  bidang  seperti  pertanian (Hitziger et  al. 2014),  transportasi  (Zhang et  al. 2015), energi  (Papadpoulos et  al. 2018),  dan  kesehatan (Ellahham et  al. 2019).  Berdasarkan  penelitian sebelumnya  dengan  berbagai  keunggulan  tersebut, maka  penelitian  ini  menggunakan  metode random forest yang digunakan untuk mengidentifikasi pemalsuan  kumis  kucing.  Selain  itu,  penelitian  ini mengembangkan  identifikasi  pemalsuan  berdasarkan komposisi  atau  persentase  campuran  tumbuhan babadaotan  dan  tekelan  menjadi  6  kelas  dengan  hasil persilangan kumis kucing x babadotan 5%, kumis kucing x babadotan 25%, kumis kucing x babadotan 50%, kumis kucing  x  takelan  5%,  kumis  kucing  x  takelan  25%  dan kumis kucing x takelan 50%.

## METODE Data Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  absorban  dari tanaman  kumis  kucing,  takelan,  dan  bandotan  yang dikumpulkan oleh Fitria (2018) sebanyak 29 sampel yang terdiri  atas  10  sampel  kumis  kucing,  10  sampe babadotan,  dan  9  sampel  takelan  yang  berasal  dari  3 provinsi  antara  lain,  Banten,  Jawa  Barat,  dan  Jakarta, Indonesia.

## Alat dan Bahan
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  bantuan perangkat  keras  ( lihat Tabel  1 )  dan  Bahasa pemrograman  yang  digunakan  untuk  memproses  data yaitu python dengan IDE Jupyter Notebook.

## Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  terdiri  atas  beberapa tahapan seperti pada Gambar 1 .

## Dataset
Data  penelitian  ini  berupa  panjang  gelombang  dan absorbansi  pada  tanaman  kumis  kucing,  tekelan,  dan babadotan. Rentang Panjang gelombang yang digunakan yaitu berkisar 200-800 nm. Ilustrasi tanaman kumis kucing, tekelan, dan babadotan dapat dilihat pada Gambar 2 .
Data Preprocessing
Praproses  data  merupakan  tahapan  awal  dari pengolahan data yang bertujuan mengoptimalkan data. Praproses  yang  dilakukan  antara  lain  transpose  yang bertujuan  mengubah  posisi  target  dan  atribut  data.
Setelah  itu  melakukan  pengecekan  data  meliputi redundancy , dan missing value.
Recursive Feature Elimination (RFE) Recursive  feature  elimination (RFE)  merupakan bagian dari metode seleksi fitur seleksi bertujuan untuk mengatasi  masalah  dimensi  dan  peningkatan  akurasi. Metode  RFE  bekerja  dengan  mimilih  seluruh  fitur terlebih  dahulu,  kemudian  menghilangkan  fitur  yang paling  tidak  penting,  memeriksa  hasilnya,  dan mengulangi proses untuk membuat model baru hingga dapat meningkatkan akurasi.
Tabel 1. Perangkat Keras Penelitian
Spesifikasi Client Server Processor 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-1195G7 @ .90GHz Intel(R) Xeon(R) Silver 4110 CPU@ .10GHz Memory 24GB (23700MB usable) 65580MB (46346MB Used) Machine type Laptop Desktop OS Windows 11 Home 64-bit Ubuntu 18.04.3 LTS Mulai Praproses
Dataset
Membuat Model
Machine Learning Pembagian data latih dan data uji (10-fold cross validation) Seleksi Fitur Evaluasi Model Machine Learning Selesai

## Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Kumis kucing ( Orthoshipon Aristatus )
Tekelan ( Eupatorium Riparium ) Bababadotan
( Acalypha Siamensis )
Gambar 2 . Kumis Kucing dan 2 Tanaman Pemalsu

## Model Klasifikasi dan Tuning Parameter
Setelah  dilakukan  praproses  selanjutnya  adalah pemodelan  prediksi.  Penelitian  ini  menggunakan  lima metode  klasifikasi  machine  learning  yaitu Random Forest  (RF),  Support  Vector  Machine  (SVM),  Decision Tree  (DT),  Naïve  Bayes,  k-NN. Kelima  model  tersebut dilakukan  tuning  parameter  untuk  mengoptimalkan kinerja  dari  metode  tersebut.  Penentuan  parameter pada  metode  machine  learning  menggunakan  metode exhaustive grid search . Metode ini adalah memungkinkan untuk mengkombinasi seluruh parameter yang digunakan.
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  parameter yang  berpengaruh  terhadap  kinerja  model  RF,  yaitu: n_estimator , penetapan jumlah
n_estimator
bergantung pada ketersediaan hardware , max_feature =  “ auto ”,  dan  parameter  lain  yang  digunakan  yang terdapat pada package RF. Parameter yang berpengaruh  terhadap  kinerja  SVM,  yaitu: gamma, kernel , dan C. Metode DT juga memiliki parameter yang sama  dengan  RF,  namun  terdapat  perbedaan  pada parameter criterion. Selanjutnya  metode  k-NN dipengaruhi  oleh  parameter n_neighbors. Sedangkan, metode Gaussian Naïve Bayes menggunakan parameter var_smoothing.

## Evaluasi Model Klasifikasi
Pengukuran  kemampuan  suatu  model  klasifikasi dilakuka berdasarkan banyaknya data yang terklasifikasin  dengan  benar  atau  salah  dan  dapat disajikan  secara  lebih  terperinci  dengan  menggunakan confusion  matrix. Berikut  adalah  bentuk  umum  dari confusion matrix untuk klasifikasi ( lihat Tabel 2 ).
Tabel 2 . Bentuk Umum Cofusion Matrix untuk Dua Kelas
Predicted Positive Predicted Negative Actual Positive True positive (TP) False negative (FN) Actual Negative False positive (FP) True negative (TN)
Berdasarkan  tabel confusion  matrix di  atas  maka precission , recall,  accuracy ,  dan F-measure dapat dihitung dengan persamaan (1).
Precission = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 , Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ,   Accuracy = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃
F-measure = 2 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 precision 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + precision (1)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Praproses Data
Tahapan  praproses  data  pada  dataset  absorban campuran  kumis  kucing  menghasilkan  data  dengan target  kelas  diubah  menjadi  6  kelas  yang  terdiri  atas (kumis  kucing  x  babadotan  5%),  (kumis  kucing  x babadotan  25%),  (kumis  kucing  x  babadotan  50%), (kumis  kucing  x  takelan  5%),  (kumis  kucing  x  takelan 25%) dan (kumis kucing x takelan 50%).

## Seleksi Fitur
Setelah  dilakukan  praproses  tahapan  selanjutnya melakukan  seleksi  fitur.  Metode  seleksi  fitur  yang digunakan  yaitu Recursive  Fitur  Elimination (RFE)  dan PCA.  Berdasarkan  percobaan  yang  telah  dilakukan
56,81 75 77,27 70,45 75 75 72,72 72,72 75 68,18 77,27 75 68,18 81,81 68,18 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220 240 244 250 A KURA SI (% ) JUMLAH FITUR Akurasi
seleksi  fitur  RFE  dengan  kombinasi  metode  Random Forest (RF) dapat dilihat pada Gambar 3 . Gambar 3 menunjukkan bahwa dengan jumlah fitur sebanyak 1201 fitur dengan menerapkan metode RF dan RFE didapatkan jumlah fitur yang optimal yaitu 244 fitur, dengan  nilai  akurasi  81.82%.  Selain  metode  RFE  juga digunakan  metode  reduksi  dimensi  lainnya  yaitu Principal  Component  Analysis (PCA).  Penggunaan  PCA dengan  merepresentasikan  95  persen variance dari dataset  sehingga  diperoleh  dimensi  data  PCA  sebesar [126, 60].

## Perbandingan Hasil Evaluasi Model
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  metode classifier  antara  lain  Random  Forest,  Support  Vector Machine,  Decision  Tree,  Naïve  Bayes,  dan  K-NN.  Jenis validasi  yang  digunakan  adalah  dengan  membagi dataset  menjadi  80%  data  latih  dan  20%  data  uji. Perbandingan hasil evaluasi berupa akurasi, precission, recall,  dan  F-measure. Gambar  3 menunjukkan  hasil akurasi,  precission,  recall  dan  F-measure  untuk  setiap classifier tanpa PCA, dengan PCA, dan RFE.
Hasil  dari  metode  support  vector  machine memberikan  hasil  yang  baik  dengan  rata-rata  akurasi 79,55%, nilai tersebut naik daripada tanpa menggunakan  PCA.  Sehingga  dapat  diduga,  metode SVM  dengan  baik  dapat  digunakan  pada  data berdimensi tinggi. Namun, metode Random forest (RF) dipadukan  dengan  RFE  mendapatkan  hasil  akurasi tertinggi yaitu 81,82%. Kinerja lagoritma RF ditampilkan dalam  bentuk  grafik  Receiver  Operating  Characteristic (ROC) dapat dilihat pada Gambar 4 .
Berdasarkan  grafik  ROC  pada  Gambar  4  yang menunjukkan ROC pada masing-masing kelas. Nilai ROC terbaik  terdapat  pada  kelas  6  yaitu  kelas  campuran kumis kucing dengan tekelan 50%.

## Perbandingan waktu eksekusi
Dalam melatih model pada masing-masing classifier maka dibutuhkan waktu eksekusi ( lihat Tabel 4 ). Berdasarkan Tabel  4 menunjukkan  bahwa  metode klasifikasi  dengan  menggunakan  fitur  seleksi  RFE menghasilkan  waktu  yang  lebih  lama  dalam  melatih dataset daripada metode yang lainnya.
Gambar 4. ROC pada Metode Random Forest
Tabel 4 . Perbandingan Waktu Training Model
Classifier Waktu (dalam second ) PCA RFE SVM 4300 6559 k-NN 9,53 4400 NB 5,88 1800 DT 4500 38619 RF 10800 259000
Perbandingan seluruh akurasi classifier Bagian  ini  menunjukkan  perbandingan  hasil  akurasi pada masing-masing model classifier dapat dilihat pada Gambar  5 .  Metode Random  Forest (RF)  yang digabungkan  dengan Recursive  Feature  Elimination (RFE).  Metode  ini  juga  menjadi  yang  paling  baik  jika dibandingkan  dengan  metode  sebelumnya  yang menggunakan PCA dan discriminant analysis (DA).

## Analisis Perbandingan Hasil
Dari  sisi  hardware  metode  RFE  membutuhkan hardware yang memadai daripada metode PCA. Metode RFE  membutuhkan  waktu  yang  lama  ( Gambar  4 ) dibandingkan  dengan  metode  PCA.  Meskipun  begitu, RFE juga memiliki hasil evaluasi dengan kinerja terbaik terutama pada metode Random Forest (RF) dapat dilihat pada Tabel 3 .

## SIMPULAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  mengidentifikasi pemalsuan  kumis  kucing  dengan  pencampuran  6  jenis komposisi  dan  jumlah  fitur  sebanyak  1201  fitur menggunakan  metode machine  learning .  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  PCA  dan  RFE sangat berpengaruh terhadap akurasi model klasifikasi. Metode RF dengan RFE mendapatkan hasil terbaik yaitu 81,82%, walaupun SVM dengan PCA juga mendapatkan skor tinggi yaitu 79,55%.
Berdasarkan  hasil  perbandingan  dapat  disimpulkan bahwa penggunaan metode RFE membutuhkan sumber daya yang besar, baik itu waktu maupun hardware yang memadai.  Tetapi  akurasi  yang  didapat  tidak  signifikan dalam meningkatkan kinerja model klasifikasi.
Gambar 5 . Perbandingan akurasi model classifier
Tabel 3. Perbandingan Hasil Evaluasi Model Klasifikasi
79,55 63,07 72,72 62 74 75,63 81,82 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 SVM + PCA Gaussian
Naïve Bayes + PCA
DT + PCA k-NN + PCA PCA + LDA RF + PCA RF + RFE Aku ra si (% ) Metode klasifikasi 75 59,09 63,07 63,64 61,63 73,55 60,63 63,69 63,89 64,93 70,78 60,05 63,22 59,87 65,48 70,78
59,02 62,26 60,36 61,82 79,55
62 63,07 72,72 75,02 78,7 63,6 63,69 72,46 76,74 77,2
63 63,22 72,37 74,02 77,09 62 62,26 70,34 75,63 61,36 63,3 64,2 70,45 81,82
68,45
61,56 63,04 74,03 81,79 58,1 62,89 62,75 69,07 82,63
55,85 63,01 60,1 67,97 80,01 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 SVM k-NN NB DT RF SVM k-NN NB DT RF SVM k-NN NB DT RF SVM k-NN NB DT RF Akurasi Precission Recall F-measure
N ilai (% )

## DAFTAR PUSTAKA
Chen  Q,  Meng  Z,  Liu  X,  Jin  Q,  Su  R.  2018.  Decision Variants for the Automatic Determination of Optimal Feature  Subset  in  RF-RFE.  Genes,  9,  301:  doi: 10.3390/genes9060301.
Dastjerdi  AG,  Akhgari  M,  Kamali  A,  Mousavi  Z.  2018. Principal component analysis of synthetic adulterants  in  herbal  supplements  advertised  as weight loss drugs.
236-241: doi:10.1016/j.ctcp.2018.03.007.
Ellahham S, Ellahham N, Simsekler MCE. Application of artiﬁcial  intelligence  in  the health  care  safety context:  opportunities  and  challenges.  Am  J  Med
Qual 2019.
https://doi.org/10.1177/1062860619878515. 1062860619878515.
Fitria  AR.  2018.  Deteksi  pemalsuan  kumis  kucing  dari babadotan  Dan  tekelan  menggunakan  kombinasi spektrum  Uv-vis  dan  analisis  diskriminan.  Bogor. Indonesia. IPB University.
Geng L, Chaudhuri A, Talmon G, Wisecarver JL, Wang J. 2013. TGF-Beta Suppresses VEGFA-Mediated
Angiogenesis  in  Colon  Cancer  Metastasis.  PLoSONE 8(3): e59918. doi:10.1371/journal.pone.0059918. Hernadi  E,  Rohaeti  E,  Rafi  M,  Wahyuni  WT,  Putri,  SP,
Fukusaki  E  2018.  HPLC  fingerprinting  coupled  with linear  discriminant  analysis  for  the  detection  of adulteration  in  Orthosiphon  aristatus.  Journal  of Liquid  Chromatography  &  Related  Technologies  42 (15-16):
513-520. doi:10.1080/10826076.2019.1629956.
Hitziger  M,  Ließ  M.  Comparison  of  three  supervised learning methods for digital soil mapping: application to a complex terrain in the ecuadorian andes. Soil Sci. 2014. https://doi.org/10.1155/2014/809495.
Ichwan SJA, Husin A, Suriyah WH, Lestari W, Omar MN,
Kasmuri AR. 2019. Anti-neoplastic potential of ethyl- p-methoxycinnamate of Kaempferia galanga on oral cancer cell lines. Material Today: Proceedings 16(4): 2115-2121.
Khammas  BM.  2020.  Ransomware  Detection  using Random  Forest  Technique.  vol  6.  pp.325-331.  ICT Express. https://doi.org/10.1016/j.icte.2020.11.001. Masuda  T,  Jitoe  A,  Isobe  J,    Nakatani  N,  Yonemori  S. 1992. Anti-oxidate  and anti-infammatory curcumin- related  phenolics  from  rhizomes  of  curcuma domestica.  Phytochemistry.  32(6):  1557-1560. https://doi.org/10.1016/0031-9422(93)85179-U. Papadopoulos  S,  Azar  E,  Woon  W-L,  Kontokosta  CE.
Evaluation  of  tree-based  ensemble  learning algorithms  for  building  energy  performance estimation.  J  Build  Perform  Simul  2018;11:322 – 32. https://doi.org/10.1080/19401493.2017.1354919. Ucuzian  AA,  Gassman  AA,  East  AT,  Greisler  HP.
Molecular  mediators  of  angiogenesis.  J  Burn  Care Res. 2010 Jan-Feb;31(1):158-75. doi:
10.1097/BCR.0b013e3181c7ed82.  PMID:  20061852;
PMCID: PMC2818794.
Umar MI, Asmawi MZ, Sadikun A, Majid AM,  Al-Suede FS, Hassan LE, et al. 2014. Ethyl-p-methoxycinnamate isolated from kaempferia galangal inhibits inflammation  by  suppressing  interleukin-1,  tumor necrosis  factor-a,  and  angiogenesis  by  blocking endothelial functions. Clinics. 69(2):134-144. Vijayan C, Adersh M, Reji SR, Nair GM. 2013. Screening biological  activities  of  orthoshiphon  aristatus. International
Journal of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences 5(4): 594-600.
Walkowiak  A,  Ledzinski  L,  Zapadka  M,  Kupcewicz.
Detection of adulterants in dietary upplements with Ginkgo biloba extract by attenuated total re ﬂ ectance Fourier  transform  infrared  spectroscopy  and multivariate  methods  PLS-DA  and  PCA.  222-228: doi:10.1016/j.saa.2018.10.008.
Zhang Y, Sun S, Dai J, Wenyu W, Huijuan C, Jianbing W, Xiaojun G. 2011. Quality Control Method for Herbal Medicine – Chemical Fingerprint Analysis.
10.5772/23962.
[WHO]  World  Health  Organization.  2013.  WHO Traditional  Medicine  Strategy  2014-2023.  Ganeva. Switzerland.