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 Empirik Akurasi Prediksi Klasifikasi Metode Rotation Forest
Abstrak: Klasifikasi adalah salah satu metode statistika yang dapat digunakan ketika peubah respon bersifat kategorik. Rotation forest membuat beberapa pohon gabungan dari sumbu peubah yang telah dirotasi menggunakan analisis komponen utama. Sebelum penelitian ini dilakukan, ada 13 penelitian di Departemen Statistika IPB mengenai klasifikasi dengan berbagai metode yang sudah dilakukan. Rataan tingkat akurasi klasifikasi ketiga belas penelitian tersebut adalah 81.47%. Nilai tersebut sudah cukup baik namun masih terdapat rataan kesalahan klasifikasi sebesar 18.53%. Rataan kesalahan klasifikasi pada penelitian sebelumnya tersebut menjadi hal yang menarik untuk diteliti dengan metode rotation forest. Rotation forest merupakan metode pohon gabungan yang paling akurat dibanding metode gabungan lainnya. Tujuan dari penelitian ini mengevaluasi metode rotation forest secara empirik dalam menghasilkan prediksi klasifikasi yang lebih baik. Sebagian besar data penelitian tersebut dapat diperbaiki dengan menggunakan metode rotation forest. Rataan tingkat akurasi klasifikasi meningkat sebesar 4.68%. Akurasi klasifikasi yang dihasilkan cukup konsisten. Selain itu, waktu komputasi yang dibutuhkan untuk menjalankan algoritme rotation forest cukup singkat walaupun data yang digunakan berukuran cukup besar.
Keyword: analisis komponen utama, metode gabungan, pohon klasifikasi, 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