Judul: Development of Variable Selection Method using Simulated Annealing Approach
Abstrak: Salah satu pendekatan metaheuristik yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah algoritme Simulated Annealing (SA) yang algoritmenya sendiri terinspirasi oleh proses metalurgi annealing. Algoritme ini menunjukkan keuntungan dalam menemukan global optimal dari fungsi yang diberikan yang akan digunakan dalam seleksi peubah. Untuk itu, dalam penelitian ini penulis akan menggabungkan jumlah ukuran tetangga dan pendekatan lain dengan beberapa modifikasi pada data simulasi untuk membandingkan antara dua fungsi yaitu fungsi Akaike Information Criterion (AIC) dan Bayesian Information Criterion (BIC). Dengan demikian, pendekatan modifikasi ini diharapkan akan menghasilkan seleksi peubah terbaik yang dapat diimplikasikan pada kasus data Online News Popularity (ONP). Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan modifikasi terbaik yang dapat digunakan dalam melakukan seleksi peubah menggunakan pendekatan SA. Selain itu, hasil dari modifikasi terbaik ini akan digunakan untuk implementasi pemilihan peubah pada kasus ONP. Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan dua data, yakni data simulasi dengan menggunakan 100 amatan yang terdiri atas 100 peubah dan satu peubah respon yang merupakan jumlah dari 10 peubah awal yang akan dilakukan pemilihan. Seleksi peubah dikatakan berhasil apabila ke-10 peubah tersebut berhasil terpilih dengan tepat pada peubah terpilih. Data tersebut akan dianalisis dengan teknik simulasi dengan beberapa modifikasi, yakni tanpa modifikasi, modifikasi dengan peningkatan jumlah solusi tetangga, modifikasi dengan peningkatan jumlah tetangga dan penggunaan seleksi peubah p-value, dan modifikasi dengan peningkatan jumlah tetangga dan batasan pemilihan peubah. Selain data simulasi, penelitian ini juga menggunakan data aplikasi, yakni kasus ONP yang terdiri atas 39644 amatan dan 59 peubah penjelas. Dari peubah tersebut akan dipilih peubah mana yang berpengaruh terhadap peubah respon berupa banyaknya berbagi situs (number of shares). Data aplikasi ini juga akan dianalisis menggunakan hasil modifikasi seleksi peubah dari hasil data simulasi yang ada. Hasil dari penggunaan kedua data tersebut kemudian akan diukur dengan ukuran kebaikan hasil seleksi peubah menggunakan akurasi, sensitivitas, spesifisitas, dan rataan geometri dari ketiga ukuran tersebut. Hasil simulasi dengan metode tanpa modifikasi menunjukkan bahwa pada dasarnya rataan geometri untuk fungsi AIC sedikit lebih baik dibandingkan dengan fungsi BIC dengan nilai optimum terjadi pada suhu awal sebesar 10000. Adapun hasil simulasi dengan metode modifikasi dengan peningkatan jumlah solusi tetangga menunjukkan bahwa nilai sensitivitas dari kedua fungsi mencapai nilai hingga 100% dan nilai rataan geometri pada fungsi BIC yang lebih dari 80% sehingga hasil ini lebih baik dibandingkan dengan rataan geometri pada fungsi AIC. Pada modifikasi ini pula menghasilkan nilai optimum pada saat tetangga mencapai sebanyak 5 tetangga. Di samping itu, pada modifikasi dengan peningkatan jumlah tetangga dan penggunaan seleksi peubah p-value menunjukkan bahwa nilai rataan geometri yang dihasilkan oleh kedua fungsi lebih baik dibandingkan hanya peningkatan jumlah tetangga saja. Pada modifikasi akhir berupa modifikasi dengan peningkatan jumlah tetangga dan batasan pemilihan peubah menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan modifikasi-modifikasi sebelumnya. Pada modifikasi ini pula nilai rataan geometri untuk fungsi BIC juga lebih baik dibandingkan dengan penggunaan fungsi AIC. Selain itu, modifikasi ini juga menghasilkan nilai rataan geometri yang semakin baik seiring dengan meningkatnya jumlah solusi tetangga dari kedua fungsi, serta pada jumlah tetangga sebanyak 100 tetangga menghasilkan nilai rataan geometri lebih dari 98%. Hasil dari simulasi ini kemudian diimplementasikan pada data
Keyword: AIC, BIC, Neighborhood Size, Simulated Annealing

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: