Judul: Perbandingan Metode Klasifikasi antara Analisis diskriminan verteks dan Diskriminan Fisher
Abstrak: Permasalahan klasifikasi banyak dijumpai dalam bidang sosial, bidang perbankkan dan bidang kedokteran. Metode klasifikasi terus berkembang sebagai cabang penting dari statistika. Salah satu metode klasifikasi yang berkembang adalah analisis diskriminan. Analisis diskriminan adalah salah satu metode terbaik yang digunakan dalam pengklasifikasian objek. Analisis diskriminan bertujuan untuk mengenali faktor apa saja yang dapat membedakan dua kelompok atau lebih yang digunakan sebagai cara terbaik untuk memisahkan kelompok individu. Johnson dan Wichern (2007) menjelaskan bahwa fungsi diskriminan pertama kali diperkenalkan oleh Ronald A. Fisher pada tahun 1936. Analisis diskriminan Fisher (ADF) tidak dapat mengklasifikasikan objek pada saat matriks X berpangkat tidak penuh, karena matriks ragam-peragam bersifat singular sehingga tidak memiliki matriks kebalikan. Lange dan Wu (2008) memperkenalkan metode pembelajaran untuk klasifikasi multikategori yang dikenal dengan analisis diskriminan verteks (ADV). ADV dapat mengklasifikasikan objek pada saat matriks X berpangkat penuh dan matriks X berpangkat tidak penuh. Klasifikasi pada ADV dilakukan dengan meminimumkan fungsi tujuan yang melibatkan -insensitive loss dan penalti kuadrat. Penelitian ini mengkaji kinerja metode ADV pada saat matriks X berpangkat penuh, dimana kondisi ini tercapai pada saat banyak observasi n jauh lebih besar dari banyak peubah p. Hasil kesalahan klasifikasi (nilai APER) metode ADV dibandingkan dengan nilai APER yang dihasilkan metode ADF untuk melihat kinerja dua metode. Data dalam penelitian ini terdiri dari dua sumber yaitu data simulasi dan data kasus terapan. Pada kajian simulasi ada 8 kelompok skenario simulasi yaitu berdasarkan korelasi antar peubah, berdasarkan jarak nilai tengah antar kelompok dan nilai keragaman. Hasil simulasi menujukan pada saat ukuran observasi n jauh lebih besar dari banyak peubah p, dengan asumsi kenormalan dan kehomogenan matriks ragam-peragam terpenuhi, pada saat peubah berkorelasi ADF lebih baik dalam pengklasifikasian daripada ADV. Jika peubah tidak ada korelasi metode ADF dan ADV memiliki kemampuan sama dalam klasifikasi. Metode ADF lebih baik dari ADV jika jarak nilai tengah antar kelompok berjauhan dan metode ADV dan ADF memiliki kemampuan klasifikasi yang sama jika nilai tengah antar kelompok berdekatan. Berdasarkan keragaman memperlihatkan pola yaitu semakin besar nilai keragaman maka kesalahan klasifikasi juga akan meningkat, tetapi kesalahan klasifikasi pada metode ADV dan ADF tidak jauh berbeda dalam pengklasifikasian. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa metode ADV dan ADF mempunyai kemampuan yang sama dalam pengklasifikasian. Data terapan pada penelitian ini terdiri dari dua jenis kasus yaitu data terapan untuk kasus matriks X berpangkat penuh dan data terapan untuk matriks X berpangkat tidak penuh. Data terapan untuk matriks X berpangkat penuh diambil dari data kabupaten/kota untuk seluruh provinsi yang ada di Pulau Sumatera yang terdiri dari 151 kabupaten/kota dan 19 peubah. Hasil analisis menujukkan pada kondisi ini metode ADV dan ADF memiliki kemampuan klasifikasi yang sama. Sedangkan untuk matriks X berpangkat tidak penuh diambil dari data kabupaten/kota yang ada di Provinsi Riau yang terdiri dari 12 kabupaten/kota dan 19 peubah. Metode ADV lebih baik dari ADF dalam pengklasifikasian, karena pada kondisi ini ADF tidak dapat digunakan.
Keyword: analisis diskriminan Fisher, analisis diskriminan verteks

Judul: Perbandingan Metode Klasifikasi Antara Analisis Diskriminan Verteks Dan Diskriminan Fisher.
Abstrak: Permasalahan klasifikasi banyak dijumpai dalam bidang sosial, bidang perbankkan dan bidang kedokteran. Metode klasifikasi terus berkembang sebagai cabang penting dari statistika. Salah satu metode klasifikasi yang berkembang adalah analisis diskriminan. Analisis diskriminan adalah salah satu metode terbaik yang digunakan dalam pengklasifikasian objek. Analisis diskriminan bertujuan untuk mengenali faktor apa saja yang dapat membedakan dua kelompok atau lebih yang digunakan sebagai cara terbaik untuk memisahkan kelompok individu. Johnson dan Wichern (2007) menjelaskan bahwa fungsi diskriminan pertama kali diperkenalkan oleh Ronald A. Fisher pada tahun 1936. Analisis diskriminan Fisher (ADF) tidak dapat mengklasifikasikan objek pada saat matriks X berpangkat tidak penuh, karena matriks ragam-peragam bersifat singular sehingga tidak memiliki matriks kebalikan. Lange dan Wu (2008) memperkenalkan metode pembelajaran untuk klasifikasi multikategori yang dikenal dengan analisis diskriminan verteks (ADV). ADV dapat mengklasifikasikan objek pada saat matriks X berpangkat penuh dan matriks X berpangkat tidak penuh. Klasifikasi pada ADV dilakukan dengan meminimumkan fungsi tujuan yang melibatkan -insensitive loss dan penalti kuadrat. Penelitian ini mengkaji kinerja metode ADV pada saat matriks X berpangkat penuh, dimana kondisi ini tercapai pada saat banyak observasi n jauh lebih besar dari banyak peubah p. Hasil kesalahan klasifikasi (nilai APER) metode ADV dibandingkan dengan nilai APER yang dihasilkan metode ADF untuk melihat kinerja dua metode. Data dalam penelitian ini terdiri dari dua sumber yaitu data simulasi dan data kasus terapan. Pada kajian simulasi ada 8 kelompok skenario simulasi yaitu berdasarkan korelasi antar peubah, berdasarkan jarak nilai tengah antar kelompok dan nilai keragaman. Hasil simulasi menujukan pada saat ukuran observasi n jauh lebih besar dari banyak peubah p, dengan asumsi kenormalan dan kehomogenan matriks ragam-peragam terpenuhi, pada saat peubah berkorelasi ADF lebih baik dalam pengklasifikasian daripada ADV. Jika peubah tidak ada korelasi metode ADF dan ADV memiliki kemampuan sama dalam klasifikasi. Metode ADF lebih baik dari ADV jika jarak nilai tengah antar kelompok berjauhan dan metode ADV dan ADF memiliki kemampuan klasifikasi yang sama jika nilai tengah antar kelompok berdekatan. Berdasarkan keragaman memperlihatkan pola yaitu semakin besar nilai keragaman maka kesalahan klasifikasi juga akan meningkat, tetapi kesalahan klasifikasi pada metode ADV dan ADF tidak jauh berbeda dalam pengklasifikasian. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa metode ADV dan ADF mempunyai kemampuan yang sama dalam pengklasifikasian. Data terapan pada penelitian ini terdiri dari dua jenis kasus yaitu data terapan untuk kasus matriks X berpangkat penuh dan data terapan untuk matriks X berpangkat tidak penuh. Data terapan untuk matriks X berpangkat penuh diambil dari data kabupaten/kota untuk seluruh provinsi yang ada di Pulau Sumatera yang terdiri dari 151 kabupaten/kota dan 19 peubah. Hasil analisis menujukkan pada kondisi ini metode ADV dan ADF memiliki kemampuan klasifikasi yang sama. Sedangkan untuk matriks X berpangkat tidak penuh diambil dari data kabupaten/kota yang ada di Provinsi Riau yang terdiri dari 12 kabupaten/kota dan 19 peubah. Metode ADV lebih baik dari ADF dalam pengklasifikasian, karena pada kondisi ini ADF tidak dapat digunakan.
Keyword: analisis diskriminan Fisher, analisis diskriminan verteks

Judul: Extracellular Expression of thermostable Geobacillus stearothermophilus T1.2RQ Lipase for Biodiesel Production
Abstrak: The extracellular expression of enzymes in an excellent secretion host such as Bacillus subtilis is a useful strategy for making enzymes of industrial significance more affordable by lowering the cost of its downstream processing. Lipases are a category of hydrolases that catalyze the hydrolysis of triglycerides to glycerol and free fatty acids. Also, lipases catalyze the hydrolysis and transesterification of other esters as well as the synthesis of esters. They can perform very specific biotransformation reactions and are widely used in food, organic synthesis, detergents, cosmetic, and pharmaceutical industries. Geobacillus stearothermophilus T1.2RQ lipase is an industrially-desired thermostable lipolytic enzyme with an excellent hydrolytic and transesterification activity. This study aimed to express T1.2RQ lipase, in B. subtilis WB800 and ensure its secretion into the extracellular medium. Three signal peptides (AmyQ, Epr, LipA) and two promoters (Pgrac01 and Pgrac100) were used in the secretory-expression of T1.2RQ lipase, based on five constructed expression vectors constructed by restriction cloning and PCR mutagenesis. Sangers sequencing was used to verify constructs to ensure they are in the correct reading frame. Recombinants vectors, pHT43 (plasmid control), pHT43-T1.2RQ, pHT43- T1.2RQ_AmyQ, pHT43-T1.2RQ_Epr, and pHT43-T1.2RQ_LipA, were transformed by electroporation into Bacillus subtilis WB800. The electroporation was successful with the optimum condition of 2500V, 200 ohms, 25µF, and 5milliseconds. Recombinant B. subtilis pHT43 (negative control) and pHT43-T1.2RQlip + signal peptides were streaked on the lipidic agar, LA+TBN. All four recombinants, including the negative control (B. subtilis WB800-pHT43), produced clear zones on the TBN agar plate after overnight incubation (fig 2), indicating the presence of a lipolytic enzyme in all of the recombinant B. subtilis cells. pHT43-T1.2RQlip + signal peptides (AmyQ, Epr, and LipA) have clear zones with significantly higher diameters than B. subtilis WB800-pHT43 (negative control). This phenomenon suggests that the recombinant thermostable lipase T1.2RQ introduced into these cells was successfully expressed, thereby increasing the lipolytic capability of its host cells T1.2RQ lipase was expressed in 50ml terrific broth medium (TB) and the expression induced with 1mM IPTG. Lipase activity assay using p-nitrophenyl esters showed that all three signal peptides directed the secretion of T1.2RQ lipase into the extracellular medium. Signal peptide, LipA, resulted in the highest extracellular activity of 5.6 U/mL, which corresponds to a 6-fold increase over the parent B. subtilis WB800 strain. Meanwhile, signal peptides, AmyQ and Epr produced 4.2 U/mL and 3.4 U/mL activity respectively. SDS-Zymogram analysis confirmed that T1.2RQ lipase was correctly processed and secreted in its original size of 44 kDa. An attempt to further increase lipase expression level by promoter optimization showed that, contrary to expectation, promoter Pgrac100 exhibited similar expression levels as the original Pgrac01. Nevertheless, the demonstration of the successful secretion of T1.2RQ lipase in this work confirms the latter as a promising approach for the industrial production of the enzyme
Keyword: Bacillus subtilis, Expression, Extracellular, Heterologous, Lipase, Thermostable