Judul: Performance Study of Regression Methods LAD-LASSO and WLAD-LASSO in High Dimensional Data Containing Outliers
Abstrak: Least Absolute Deviation (LAD) merupakan salah satu metode alternatif untuk mengatasi pencilan, namun sangat sensitif terhadap pencilan pada peubah penjelas. Weighted LAD (WLAD) telah diperkenalkan untuk menangani pencilan pada peubah penjelas. Pada beberapa bidang penelitian terkadang memuat peubah penjelas jauh lebih banyak daripada banyaknya amatan, dikenal data dimensi tinggi (p≫n). Kondisi ini dapat menimbulkan masalah multikolinearitas, akibatnya ragam dugaan parameter menjadi besar. Best Subset, Stepwise dan Ridge Regression dapat mengurangi ragam dugaan dengan mengorbankan sedikit bias, namun tidak stabil dalam menduga model dan interpretasi modelnya menjadi lebih sulit jika peubah penjelas yang digunakan sangat banyak. Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dapat mengatasinya, namun metode ini sensitif terhadap pencilan. Oleh karena itu diperlukan suatu metode yang robust terhadap pencilan dalam seleksi peubah, seperti LAD-LASSO dan WLAD-LASSO yang berdasarkan pada pendekatan LAD. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja metode LAD-LASSO dan WLAD-LASSO pada data dimensi tinggi dan dimensi rendah yang memuat pencilan. Selanjutnya, menerapkan metode terbaik berdasarkan hasil simulasi untuk mengidentifikasi senyawa aktif sebagai penanda antioksidan pada ekstrak daun sembung. Hasil identifikasi ini dapat dikembangkan sebagai bahan antioksidan alamiah dan berpotensi untuk dikembangkan sebagai bahan obat. Untuk mengevaluasi performa metode LAD-LASSO dan WLAD-LASSO dilakukan kajian simulasi pada data dimensi tinggi (n=50,p=100) dan dimensi rendah (n=50,p=10). Selain itu, kedua metode tersebut juga dibandingkan dengan LASSO. Simulasi menggunakan tiga skenario yaitu tanpa pencilan, pencilan pada peubah respon (5%, 10%, 15%), serta pencilan pada peubah respon (5%, 10%, 15%) dan penjelas (20%). Penelitian ini menggunakan penduga Minimum Regularized Covariance Determinant (MRCD) untuk menghitung bobot pada WLAD-LASSO karena penduga ini dapat diterapkan pada data dimensi rendah maupun dimensi tinggi. Metode terbaik berdasarkan hasil simulasi akan diterapkan pada data ekstrak daun sembung untuk mengidentifikasi senyawa penanda antioksidan dalam ekstrak daun sembung. Dalam hal ini, data akan dibagi menjadi 80% data training dan 20% data testing untuk mencari λ optimum berdasarkan validasi silang. Hasil simulasi menunjukkan bahwa, ketika ada pencilan pada peubah respon, peubah signifikan yang terpilih pada WLAD-LASSO dan LASSO cenderung lebih banyak dibandingkan LAD-LASSO. Tingkat kesalahan prediksi WLAD-LASSO dan LASSO lebih rendah dibandingkan LAD-LASSO. Peubah tidak signifikan yang terpilih pada LASSO > WLAD-LASSO > LAD-LASSO. Ketika pencilan juga terdapat pada peubah penjelas, peubah tidak signifikan yang terpilih pada LASSO lebih banyak dibandingkan WLAD-LASSO dan LAD-LASSO. Hal ini disebabkan oleh penggunaan MKT pada LASSO saat terdapat pencilan menyebabkan LASSO cenderung salah dalam menduga koefisien “0”, sedangkan LAD-LASSO dan WLAD-LASSO berbasis pada meminimumkan jumlah absolut sisaan sehingga lebih robust terhadap pencilan pada peubah respon. Bahkan, adanya bobot w_i pada WLAD-LASSO menyebabkan WLAD-LASSO cenderung lebih robust terhadap keberadaan pencilan pada peubah respon maupun peubah penjelas dibandingkan LAD-LASSO. Selanjutnya, performa LASSO, LAD-LASSO, dan WLAD-LASSO pada data dimensi tinggi menurun dibandingkan pada data dimensi rendah. Selain itu, performa ketiga metode tersebut juga cenderung menurun saat korelasi antar peubah penjelas dan tingkat pencilan meningkat. Hasil eksplorasi data ekstrak daun sembung menunjukkan bahwa data tersebut merupakan data dimensi tinggi yang memuat pencilan sekitar 14,28% pada peubah respon dan sekitar 25,71% pada peubah penjelas. WLAD-LASSO diterapkan pada data ini karena sesuai dengan hasil simulasi yang menunjukkan performa yang baik dalam mengidentifikasi peubah signifikan dengan
Keyword: High dimensional data, LAD-LASSO, multicollinearity, outliers, WLAD-LASSO

Judul: The perfomance of Robust-LASSO for Selection Variables on Data Containing Outlier
Abstrak: Analisis menerapkan serangkaian prosedur pemilihan peubah model regresi dengan peubah yang besar untuk mengidentifikasi peubah aktif yang lebih sedikit. LASSO menjadi metodologi yang banyak digunakan untuk seleksi peubah. Namun, seperti yang diungkapan beberapa penulis, LASSO sensitif terhadap keberadaan pencilan dalam dataset karena adanya pencilan dapat menyebabkan penduga parameter yang berbias dan menyimpang dari nilai yang sebenarnya. Salah satu alternatif yang dapat digunakan untuk mengatasi pencilan adalah metode robust. Penelitian ini mengkaji metode robust-LASSO dengan menggunakan bobot Huber dan Tukey Bisquare. Pembaharuan pada penelitian ini yakni menambahkan metode robust LASSO dengan bobot Welsch. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji metode robust LASSO dalam menyeleksi peubah pada data simulasi yang memuat berbagai karakteristik pencilan dan berbagai tingkat korelasi antar peubah penjelas, kemudian dari hasil kajian simulasi diketahui metode robust LASSO terbaik yang selanjutnya diterapkan pada data ekstak daun sembung. Data tersebut termasuk data dimensi tinggi karena memiliki sebanyak 2098 peubah penjelas dan 35 peubah respon. Lebih lanjut, penelitian ini juga mengidentifikasi peubah yang berpengaruh terhadap tingkat kandungan antioksidan daun sembung. Penelitian ini terdiri atas kajian simulasi dan kajian terapan. Simulasi dilakukan dengan membangkitkan berbagai jenis kombinasi yang mencakup kombinasi beberapa struktur kovarians peubah, jenis pencilan, jumlah pencilan, dan jumlah peubah. Setiap kombinasi diulang sebanyak 1000 replikasi. Pada kajian terapan, data yang digunakan berasal dari hasil percobaan oleh Tim Pusat Studi Biofarmaka LPPM IPB yang bekerjasama dengan Departemen Statistika IPB pada Mei - Juni 2021. Pada penelitian ini peubah penjelas adalah data spektrometri massa dan peubah respon adalah tingkat kandungan antioksidan daun sembung. Hasil dari kajian simulasi menunjukkan bahwa metode Tukey-LASSO mengungguli metode Huber-LASSO, Welsch-LASSO, dan LASSO dalam hal seleksi peubah dan akurasi prediksi. Hal ini ditunjukan nilai kriteria pemilihan model yang lebih baik dan error yang lebih kecil daripada metode lainnya. Selanjutnya, metode-metode tersebut diaplikasikan ke data riil. Hasil kajian dengan data riil menunjukan bahwa pada data eksrak daun sembung ditemukan pencilan. Jumlah peubah yang terseleksi dengan menggunakan metode Huber-LASSO dan Welsch-LASSO sebanyak 8 senyawa, metode Tukey-LASSO diketahui sebanyak 9 senyawa, dan metode LASSO sebanyak 13 senyawa dengan akurasi prediksi terbaik diperoleh oleh metode Tukey-LASSO.
Keyword: high dimensional regression, Huber, Tukey, variable selection, Welsch

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: