Judul: Context model automata CMA pada prediction by partial match PPM untuk kompresi teks
Abstrak: Context model automata (CMA) adalah salah satu teknik pemodelan berbasis context untuk kompresi data yang menggunakan finite state automata (FSA) (Franti dan Hatakka, 1998). CMA dapat memodelkan context sampai panjang context minimum (order-1) yang terdapat dalam setiap state pada automata. CMA juga bisa digunakan sebagai alat bantu dalam menganalisis perilaku dari model-model context dan mendesain model context yang baru. Oleh karena itu CMA dapat mensimulasikan metode- metode pemodelan context yang lain. Seperti pemodelan berbasis context lainnya CMA hanya ditujukan untuk memodelkan data saja. Oleh karena itu, CMA harus diintegrasikan dengan beberapa komponen lain agar dapat membentuk suatu teknik pemampatan yang utuh. Prediction By Partial Match (PPM) merupakan salah satu metode yang menggunakan context dalam proses penghitungan distribusi peluang karakter-karakter yang akan dikodekan. Ide dasar dari PPM adalah melakukan prediksi karakter apa yang akan mengikuti rangkaian karakter yang telah muncul dalam model (context). Dari sinilah peluang setiap karakter yang mungkin mengikuti context tersebut didapatkan. Dalam penggunaan context yang akan memprediksi sebuah karakter yang akan dihitung peluangnya PPM memakai panjang context yang berbeda-beda. Jika suatu panjang context tidak dapat memprediksi sebuah karakter, maka PPM akan beralih pada panjang context lain yang lebih pendek (satu karakter). Proses perpindahan dari satu context ke context yang lain ini dilakukan oleh metode escape. Dalam proses pergantian penggunaan context untuk memprediksi peluang ini harus dapat dipastikan agar tidak ada satu karakter yang diprediksi oleh dua context yang berbeda agar peluang setiap karakter dapat dihitung lebih akurat. Permasalahan ini ditangani oleh sebuah metode yang disebut exclusion. Prediction By Partial Match (PPM) merupakan sebuah model peluang yang terbaik. PPM dapat memodelkan sebuah file sehingga dihasilkan file terkompresi dengan bit rate 2.2 per karakter. Tetapi disamping keunggulannya ini PPM cukup sulit dipelajari perilakunya. Oleh karena itu digunakan konsep CMA untuk mensimulasikan proses-proses yang terjadi pada PPM. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari algoritma CMA yang diterapkan pada konsep PPM, merancang dan menganalisis algoritma, serta membuktikan bahwa segala proses yang ada pada CMA setelah diterapkan pada PPM tidak melanggar segala ketentuan/syarat yang ada pada CMA. Dalam penelitian ditemukan bahwa perilaku dari PPM adalah selalu melakukan pembuatan context, perkembangan context sangat cepat, dan pengkodean suatu karakter selalu dimulai dari context dengan panjang maksimum. Sementara kelebihannya adalah dapat mengadaptasi sumber data dengan cepat, mempunyai initial automata (automata awal) yang baik, dan dapat menghitung peluang lebih akurat. Selain itu, penerapan konsep CMA pada PPM tidak melanggar segala ketentuan/syarat yang ada pada CMA. Oleh karena itu, CMA dapat digunakan untuk mensimulasikan PPM. Sedangkan kompleksitas algoritma PPM sendiri adalah O(n)
Keyword: PPM, CMA, context, finite state automata, distribusi peluang, pengkodean, prediksi, escape, exclusion, arithmetic coding, entropy

Judul: Pendekatan Baru Pada Pembentukan Kandidat Model Averaging Regresi Dimensi Tinggi.
Abstrak: Regresi dimensi tinggi terjadi ketika banyaknya peubah bebas 𝑝������ melebihi banyaknya ukuran contoh 𝑛������. Kondisi data seperti ini seringkali dijumpai pada penelitian bidang biologi, terutama terkait penelitian genetika. Atas dasar salah satu tujuan analisis regresi yaitu untuk prediksi peubah respon, penelitian ini mengangkat konteks data dimensi tinggi di dalamnya. Metode utama yang dikaji ialah model averaging. Penelitian ini diawali dengan mengevaluasi dua metode yang ada di literatur yaitu Randomized Model Averaging (RMA) dan General-Model Averaging (GMA). Selanjutnya dikembangkan pendekatan baru yaitu Principal Component Model Averaging (PCMA). Metode PCMA disulkan sebagai pendekatan baru dengan menggunakan matriks rotasi pada rotation forest untuk membentuk struktur data baru. Proses rotasi ini dilakukan untuk membuat data regresi agar saling bebas. Suatu simulasi dilakukan yaitu dengan mengkaji kinerja pendekatan baru yang diusulkan, PCMA, dengan GMA dan RMA, dengan cara membandingkan beberapa ukuran seperti keakuratan prediksi (MAPE, MAE, MSE), ketakbiasan prediksi, kebebasan dan ragam antar prediksi kandidat model, serta ragam prediksi model final. Pada simulasi tersebut diatur beberapa hal yaitu 𝑛������=100, 𝑝������= 2000, banyaknya kandidat model 𝑘������=50, dan ulangan 1000 kali. Hasilnya, terungkap bahwa PCMA lebih baik dalam prediksi peubah respon daripada RMA dan GMA, yaitu memiliki akurasi tinggi dalam prediksi dan ragam model final yang kecil. Selanjutnya, kajian prediksi pada peubah paparan ke aflatoksin B1 (AFB1) dari wanita hamil dengan metilasi DNA sel darah putih bayinya pada data penelitian di Negara Gambia menjadi sajian studi kasus. Hasilnya ialah PCMA juga memberikan prediksi yang paling baik pada peubah paparan ke aflatoksin B1 dari wanita hamil dengan metilasi DNA sel darah putih bayinya.
Keyword: model averaging, regresi, regresi dimensi tinggi, rotation forest

Judul: Kajian vaksinasi Infectious Bursal Disease (IBD) dengan uji serologi dan Imunohistokimia pada broiler
Abstrak: In Indonesia,Infectious Bursal Disease (IBD)has been an important poultry disease because of its immunosuppressive and mortality impacts.To prevent the disease, avariety ofvaccines containing different IBD virus strainsare currently available in the market. This study was aimed to compare IBD vaccination strategies using 3 different vaccines in broiler chicken followed by challenge using Indonesian field virus (Kediri strain from East Java, Indonesia). There were 8 broiler groups, group I as infection control (did not vaccine, but infected), and group NI as vaccine negative control (did not infected, and did not vaccine). Vaccine used in this study are vaccine strain W2512 (intermediate plus vaccine) which applied at hatchery, vaccine strain D78 (intermediate vaccine) which applied at 13 days and vaccine strain 228E (intermediate plus vaccine) which applied at 13 days. Evaluation antibody titer by using Enzyme Linked Immunosorbent Assay/ELISA method at 21 and 29 days, demonstrated that there were no significantly difference among all groups. Applied of vaccination made decreased in bursal index while infection of IBD will increasing in bursal index. Immunohistochemistry works showed that there were positive immunoreactivities results by using field virus primary antibody in both vaccinated groups and infected groups
Keyword: