Judul: Kajian empirik kinerja metode klasifikasi biner Rotation Forest pada data tidak seimbang
Abstrak: Pemodelan klasifikasi biner dengan metode pohon gabungan rotation forest merupakan salah satu solusi untuk klasifikasi yang lebih akurat yang dapat dikembangkan. Penelitian ini mengukur kinerja metode klasifikasi biner rotation forest secara empirik pada data tidak seimbang, menggunakan data penumpang pada peristiwa tenggelamnya kapal Titanic tahun 1912. Metode ini bekerja cukup baik jika kelas dari variabel respons seimbang. Metode ini juga masih cukup baik ketika Imbalanced Ratio (IR) kurang dari 5.67 atau proporsi kelas minoritas lebih besar dari 15%. Pada kasus data dengan proporsi kelas positif atau minoritas 5%, rotation forest gagal menghasilkan kinerja klasifikasi yang lebih baik dibandingkan dengan random forest.
Keyword: binary classification, ensemble tree, imbalanced data, rotation forest

Judul: Kajian Sensitivitas Parameter Algoritme Pada Metode Rotation Forest
Abstrak: Rotation forest merupakan metode klasifikasi baru untuk membangun metode pohon gabungan (classifier ensembles) dengan menggunakan pohon keputusan yang saling bebas. Proses pembeda dalam rotation forest adalah penerapan analisis komponen utama untuk merotasi peubah asal menjadi peubah baru yang saling bebas. Beberapa penelitian telah membuktikan bahwa rotation forest lebih akurat dalam melakukan dugaan klasifikasi dibandingkan metode bagging dan random forest. Penentuan parameter algoritme, yakni ukuran banyaknya pohon keputusan yang digunakan dalam metode gabungan (l) dan banyaknya pemisah gugus peubah asal (k) memegang peranan penting dalam menentukan keberhasilan dan keakuratan dugaan klasifikasi. Penelitian ini menggunakan data dengan peubah respon terdiri dari 2 kategori/kelas. Hasil penelitian adalah: (1) Tidak didapatkan nilai k spesifik untuk tiap kategori data yang dapat memaksimumkan nilai keakuratan klasifikasi nilai, nilai k = (p-1) cenderung menghasilkan keakuratan klasifikasi yang lebih rendah dibandingkan nilai k = {1, 2, 3, p/3}. (2) Metode gabungan rotation forest efektif digunakan untuk melakukan pengklasifikasian data dengan hanya menggunakan sedikit pohon keputusan yakni 10 sampai 20 pohon. (3) Terdapat hubungan negatif antara nilai keakuratan klasifikasi dengan proporsi keragaman kumulatif data, yakni semakin tinggi nilai proporsi keragaman kumulatif suatu data cenderung menurunkan nilai keakuratan klasifikasi, atau sebaliknya.
Keyword: analisis komponen utama, metode pohon gabungan, rotation forest

Judul: Kualitas mikrobiologi keju: keberadaan staphylococcus aureus pada tahap pembuatan keju gouda
Abstrak: Milk and its derivative products could potentially transmit pathogenic microorganisms from animals to human. Staphylococcus aureus is one of the microorganisms that commonly presents in milk and dairy products. This bacteria is often associated with foodborne disease outbreaks due to the ability of some strains to produce thermostable enterotoxins. The aim of this study was to analyze the presence of S. aureus during the Gouda cheese manufacturing process. Samples were obtained from every stages of Gouda cheese production. Staphylococcus aureus analysis was performed using pour plate method in Vogel Johnson agar. The number of S. aureus in raw milk was 2.4 x 103 CFU/ml (exceeding the maximum level for contaminant specified by BSN in SNI No. 3141.1-2011). The number of this bacteria increased in the following stages. The highest level was reached in young Gouda cheese (3.6 x 106 CFU/g). This level significantly increased from ripened cheese to become young Gouda cheese and remained stable during the ripening process. The high level of S. aureus in Gouda cheese (exceeding the maximum level for contaminant specified by BSN in SNI No. 7388-2009) indicates it could be potentially cause foodborne disease.
Keyword: foodborne disease, Gouda cheese, milk, Staphylococcus aureus