Judul: Pendekatan Model Rata-Rata Sebagai Metode Alternatif Dalam Penanganan Regresi Berdimensi Tinggi
Abstrak: Pendekatan model rata-rata mengatasi kekurangan pada regresi berdimensi tinngi dengan jumlah peubah penjelas (𝑝��) lebih banyak dari jumlah amatannya (𝑛��). Kondisi 𝑛�� < 𝑝�� memberikan pengaruh matriks rancangan peubah penjelas tidak mempunyai matriks kebalikan yang bersifat unik sehingga tidak dapat menggunakan metode kuadrat terkecil untuk pendugaan parameter regresi. Tujuan penelitian ini adalah menduga respon dengan merata-ratakan nilai dugaan respon setiap kelompok model yang terboboti. Data yang digunakan adalah data spektrum FTIR (Fourier Transform Infrared) serbuk tanaman obat yang memiliki komposisi utama berupa temulawak dan komposisi campuran berupa bangle dan kunyit. Penelitian ini hanya berfokus pada pendugaan persentase temulawak sajayang diperoleh dari pengukuran spektroskopi FTIR pada bilangan gelombang 4000-650 cm-1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan peubah penjelas yang lbaik adalah kelompok dengan model yang lebih sedikit dengan peubah penjelas yang lebih banyak pada setiap kelompoknya. Pembobot model yang terbesar adalah model yang memiliki nilai korelasi antara nilai dugaan respon kelompokdanpeubah responnya terkuat.
Keyword: data spektrum FTIR, pendekatan model rata-rata, regresi berdimensi tinggi

Judul: Pendekatan Baru Pada Pembentukan Kandidat Model Averaging Regresi Dimensi Tinggi.
Abstrak: Regresi dimensi tinggi terjadi ketika banyaknya peubah bebas 𝑝������ melebihi banyaknya ukuran contoh 𝑛������. Kondisi data seperti ini seringkali dijumpai pada penelitian bidang biologi, terutama terkait penelitian genetika. Atas dasar salah satu tujuan analisis regresi yaitu untuk prediksi peubah respon, penelitian ini mengangkat konteks data dimensi tinggi di dalamnya. Metode utama yang dikaji ialah model averaging. Penelitian ini diawali dengan mengevaluasi dua metode yang ada di literatur yaitu Randomized Model Averaging (RMA) dan General-Model Averaging (GMA). Selanjutnya dikembangkan pendekatan baru yaitu Principal Component Model Averaging (PCMA). Metode PCMA disulkan sebagai pendekatan baru dengan menggunakan matriks rotasi pada rotation forest untuk membentuk struktur data baru. Proses rotasi ini dilakukan untuk membuat data regresi agar saling bebas. Suatu simulasi dilakukan yaitu dengan mengkaji kinerja pendekatan baru yang diusulkan, PCMA, dengan GMA dan RMA, dengan cara membandingkan beberapa ukuran seperti keakuratan prediksi (MAPE, MAE, MSE), ketakbiasan prediksi, kebebasan dan ragam antar prediksi kandidat model, serta ragam prediksi model final. Pada simulasi tersebut diatur beberapa hal yaitu 𝑛������=100, 𝑝������= 2000, banyaknya kandidat model 𝑘������=50, dan ulangan 1000 kali. Hasilnya, terungkap bahwa PCMA lebih baik dalam prediksi peubah respon daripada RMA dan GMA, yaitu memiliki akurasi tinggi dalam prediksi dan ragam model final yang kecil. Selanjutnya, kajian prediksi pada peubah paparan ke aflatoksin B1 (AFB1) dari wanita hamil dengan metilasi DNA sel darah putih bayinya pada data penelitian di Negara Gambia menjadi sajian studi kasus. Hasilnya ialah PCMA juga memberikan prediksi yang paling baik pada peubah paparan ke aflatoksin B1 dari wanita hamil dengan metilasi DNA sel darah putih bayinya.
Keyword: model averaging, regresi, regresi dimensi tinggi, rotation forest

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: