Judul: Pemodelan Metode Kontrasepsi dengan Categorical Principal Component Analysis untuk Mengatasi Multikolinieritas pada Regresi Logistik
Abstrak: Analisis regresi logistik merupakan teknik analisis statistik yang digunakan untuk memprediksi peubah respon berskala kategorik berdasarkan peubah penjelas yang berskala kategorik atau numerik (Hosmer & Lemeshow 2000). Permasalahan yang muncul apabila melakukan prediksi dengan metode regresi logistik adalah adanya asosiasi diantara peubah penjelas. Adanya multikolinieritas mengakibatkan estimasi parameter model tidak terlalu akurat dan interpretasi dalam hal odds rasio mungkin salah, ketika ada multikolinieritas (ketergantungan yang tinggi) di antara peubah penjelas (Aguilera 2004). Hosmer dan Lemeshow (1989) mengatakan model logistik menjadi tidak stabil ketika terdapat ketergantungan yang kuat antara peubah penjelas sehingga tampaknya tidak ada satu variabel penting ketika semua yang lain dalam model (multikolinearitas). Dalam hal ini estimasi parameter model menjadi terlalu akurat. Akibatnya, interpretasi hubungan antara respon dan masing-masing variabel bersifat menerangkan dari segi rasio odds mungkin keliru. Secara umum penanganan multikolinearitas pada regresi logistik adalah dengan metode regresi bertatar (Agresti 2002) dan dengan analisis komponen utama (Aguilera 2015). Analisis regresi bertatar akan memilih peubah penjelas yang paling berpengaruh terhadap peubah respon. Sedangkan analisis komponen utama bekerja dengan mereduksi dimensi peubah penjelas yang memiliki korelasi dimana komponen yang terbentuk merupakan kombinasi linier peubah penjelas yang memiliki total varians terbesar. Kedua metode ini cukup bagus dalam hal memprediksi peubah respon, namun pada kasus data dengan peubah penjelas berskala kategorik metode analisis komponen utama kurang dapat menghasilkan prediksi yang bagus bagi peubah respon (Kemalbay et al. 2014). Pada penelitian ini digunakan metode regesi bertatar dan CATPCA untuk menangani multikolinearitas pada regresi logistik pada pemodelan penggunaan metode kontrasepsi pada wanita usia produktif. Kemudian kedua metode ini akan dibandingkan dengan menggunakan nilai sensitifitas dan AUC. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang didapatkan dari Survei Demografi dan Kependudukan Indonesia (SDKI) 2012 yang dilakukanoleh Badan Pusat Statistik yang bekerja sama dengan kementrian sosial. Peubah yang digunakan dalam penelitian ini adalah kelompok umur, tempat tinggal, pekerjaan istri, pendidikan istri, pendidikan suami, jumlah anak masih hidup, pengetahuan KB, dan metode kontrasepsi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memodelkan penggunaan metode kontrasepsi dengan regresi bertatar dan CATPCA, serta membandingkan hasil keakuratan dari kedua metode tersebut. Hasil klasifikasi dievaluasi dengan menggunakan nilai Area Under Curve (AUC). Semakin tinggi nilai AUC, maka model semakin bagus. Berdasarkan nilai AUC, pengklasifikasian penggunaan metode kontrasepsi dengan menggunakan model regresi bertatar (58,66%) lebih baik dibandingkan dengan model regresi logistik (57,39%) dan CATPCA (57,39%). Evaluasi hasil regresi logistik menggunakan sensitifitas, menunjukkan kebalikannya dimana model CATPCA (99,79%) lebih baik dibandingkan dengan model regresi logistik (92,43%) dan regresi bertatar (92,05%). Oleh karena pada penelitian ini berfokus pada pengklasifikasian kelas berkategori 1 (penggunaan metode kontrasepsi), maka model yang dipilih CATPCA karena dapat menaikkan tingkat akurasi model kelas berkategori 1 (penggunaan metode kontrasepsi).
Keyword: CATPCA, multikolinearitas, regresi bertatar, regresi logistik

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: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: