Judul: The Development of Variable Selection Technique in  Penalized Logistic Regression Method with Pathway Variable
Abstrak: Microarray merupakan media yang digunakan dalam analisis ekspresi gen. Intesitas ekspresi gen disimpan dalam bentuk warna pada setiap probe microarray yang dikuantifikasi ke dalam bentuk numerik. Data ekspresi gen merupakan salah satu data berdimensi tinggi dengan jumlah peubah penjelas (gen) jauh lebih banyak dari jumlah observasi. Pada data ekspresi gen, peubah penjelas berupa gen dan peubah respon berupa observasi. Suatu gen memiliki keterkaitan dengan gen lainnya atau bersifat pathway. Oleh karena itu, dibutuhkan matriks presisi (R inv) untuk menggambarkan keterkaitan antar gen. Respon pada data ekspresi gen biasanya bersifat biner, yaitu jaringan sakit atau jaringan normal. Salah satu metode yang tepat untuk menganalisis data ekspresi gen dengan respon biner adalah model regresi logistik terpinalti. Nilai penduga parameter dapat diduga dengan menggunakan metode Iterative Weighted Least Squares (IWLS). Pada penelitian ini diterapkan metode IWLS dengan menambahkan ridge regression (L2) sebagai pinalti model regresi logistik. Penerapan ridge regression tidak dapat menyeleksi peubah secara langsung, namun peubah yang dihasilkan didiskretisasi menggunakan kuantil 0.8. Gen dengan koefisien lebih besar dari kuantil 0.8 diseleksi sebagai gen aktif. Pada penelitian ini, proses seleksi gen dilakukan baik secara individu maupun pathway. Pada kajian simulasi, ditentukan nilai rata-rata pengaruh gen terhadap respon, besaran hubungan antar gen yang saling berkontribusi, dan jumlah gen aktif yang terlibat dalam pathway. Data simulasi dibangkitkan berdasarkan karakteristik data riil dan diterapkan pada metode IWLS dengan model regresi logistik terpinalti L2 . Evaluasi dilakukan pada dugaan parameter yang dihasilkan. Evaluasi dilihat berdasarkan sensitivitas dalam menduga gen dan pathway aktif, FPR dalam menduga gen aktif, rata-rata koefisien gen aktif dan gen non aktif, serta persentase gen non aktif dalam pathway yang terseleksi. Setelah evaluasi menunjukkan hasil yang memuaskan, kemudian data riil diterapkan pada metode tersebut. Pada kajian terapan digunakan data ekspresi gen colorectal cancer (CRC). Data tersebut terdiri 18 observasi dan 23477 gen. Matriks presisi dibangun dengan melihat gen yang terlibat dalam pathway pada data CRC. Seluruh data tersebut diterapkan pada IWLS dengan model regresi logistik terpinalti L2. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa kenaikan nilai rata-rata pengaruh gen aktif dan jumlah gen aktif dalam pathway dapat meningkatkan sensitivitas menduga gen dan pathway aktif. Selain itu, terjadi penurunan FPR dalam menduga gen aktif. Rata-rata koefisien gen aktif meningkat dan rata-rata gen non aktif mendekati 0. Persentase gen non aktif yang terseleksi dalam pathway meningkat. Hasil evaluasi sensitivitas menunjukkan metode IWLS dengan regresi logistik terpinalti L2 dapat melakukan seleksi secara pathway. Data CRC diterapkan pada metode tersebut dan dihasilkan 8 pathway dan 635 gen yang terseleksi.
Keyword: iterative weighted least squares (IWLS), pathway variable selection, penalized logistic regression, ridge regression, the genes expression

Judul: Perbandingan Metode Regresi Logistik Terpenalti pada Data Ekspresi Gen
Abstrak: Salah satu data berdimensi tinggi adalah microarray. Microarray memuat data ekspresi gen yang terdiri atas pengamatan berkisar antara 10 sampai 100 dan puluhan ribu gen. Data ekspresi gen biasanya memiliki respons biner, yaitu pasien dengan jaringan normal dan jaringan kanker. Banyaknya peubah penjelas yang jauh lebih besar dari pada banyaknya pengamatan memungkinkan terjadi multikolinieritas. Oleh karena itu, seleksi peubah penting untuk mengidentifikasi peubah yang relevan dalam data berdimensi tinggi, termasuk data ekspresi gen. Salah satu metode yang tepat untuk melakukan analisis ekspresi gen dengan respons biner (pasien kanker dan pasien normal) adalah menggunakan regresi logistik terpenalti. Pendugaan koefisien dalam regresi logistik terpenalti dilakukan dengan memaksimumkan log fungsi kemungkinan, tetapi dengan subjek pada fungsi yang diberikan penalti. Penalti memaksa koefisien regresi untuk menciut ke 0. Oleh sebab itu, regresi logistik terpenalti sering disebut sebagai metode penciutan atau regularisasi. Pada penelitian ini dibandingkan 5 metode regresi logistik terpenalti. Metode-metode tersebut diantaranya, regresi gulud, LASSO, elastic net, SCAD, dan GELnet. Penelitian ini terdiri atas kajian simulasi dan kajian terapan dengan data riil. Pada kajian simulasi, kelima metode regresi logistik terpenalti dievaluasi dengan nilai sensitivitas, spesifisitas, dan FDR. Evaluasi tersebut dilakakukan terhadap nilai ��������� hasil pendugaan. Selanjutnya, metode regresi logistik terpenalti terbaik diterapkan pada data ekspresi gen. data ekspresi gen yang digunakan ada 2, yaitu data ekspresi gen pasien CRC dan HCC. Pada penerapan menggunakan data riil data dibagi menjadi data latih dan data validasi. Data yang digunakan untuk analisis adalah data latih. Selanjutnya, data validasi digunakan untuk melakukan prediksi. Prediksi dilakukan untuk melihat banyaknya pasien dengan jariangan kanker dan jaringan normal. Hasil prediksi tersebut kemudian dievaluasi dengan nilai sensitivitas, akurasi, dan AUC. Pada kajian simulasi diterapakan 120 skenario pada metode regresi gulud, LASSO, SCAD, elastic net, dan GELnet. Berdasarkan nilai sensitvitas, spesifisitas, dan FDR, metode LASSO, SCAD, dan elastic net lebih tepat untuk digunakan pada skenario-skenario tersebut. Oleh karena itu, ketiga metode tersebut diterapkan pada data riil. Pada data CRC terdapat 12, 9, dan 98 gen yang terseleksi menggunakan metode LASSO, SCAD, dan elastic net. Sementara itu, berdasarkan hasil prediksi, metode yang paling tepat digunakan untuk memprediksi pada data CRC adalah SCAD. Pada data HCC terdapat 12, 6, dan 116 gen yang terseleksi menggunakan metode LASSO, SCAD, dan elastic net. Sementara itu, berdasarkan hasil prediksi, metode yang paling tepat digunakan untuk memprediksi pada data HCC adalah elastic net.
Keyword: regresi logistik terpenalti, gulud, LASSO, elastic net, SCAD, GELnet, ekspresi gen, CRC, HCC

Judul: Performa kecoa madagaskar (Gromphadorhina portentosa) pada tipe tempat sembunyi yang berbeda
Abstrak: Madagascar cockroaches come from Madagascar Island in the southest of Africa Beach. This cockroaches is a giant cockroaches in the world and as big as a giant beetle that called as "giant cockroaches". Madagascar cockroaches is a giant cockroaches and have a different character with another cockroaches, that is big size and types that it make it looks like beetle, fizz, doesn't bite, doesn't have wings and outdorless so that these cockroaches harmless for human and can be keep as pets that quite popular all over the world because of it's unique.
Keyword: