Judul: Implementasi Regresi dan Klasifikasi Sparse Group LASSO dalam Seleksi Metabolit Sekunder yang Berperan Pada Aktivitas Antioksidan Sembung
Abstrak: Data berdimensi tinggi (p>>n) merupakan permasalahan yang sering terjadi pada dunia penelitian. Penelitian ini sering terjadi pada bidang bioinformatics maupun chemometrics yang berkaitan dengan gen, senyawa, maupun sejenisnya. Dalam pengolahan data ini, melakukan pemodelan dengan penggunaan model regresi berganda biasa menjadi sulit dilakukan. Hal ini diakibatkan hasil dalam pendugaan paramater model menjadi sulit diinterpretasikan dengan banyaknya peubah yang dianalisis. Pengembangan metode regularisasi dengan menambahkan fungsi penalti norm l_1 pada model regresi merupakan solusi yang dapat digunakan, yang disebut sebagai Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Method (LASSO). Namun dalam kasus penerapan, beberapa peubah memiliki karakteristik yang sama perlu dilakukan pengelompokan peubah. Selain memiliki kesamaan karakteristik, pengelompokan peubah ini dilakukan untuk mempermudah dalam identifikasi interpretasi hasil yang didapat. Dikembangkan metode Group Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Method (Group LASSO). Metode ini fokus pada pereduksian dan seleksi pada kelompok peubah. Metode Group LASSO mengabaikan peubah yang tidak signfikan dalam kelompok peubah yang signifikan. Sparse Group Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Method (SGL) melengkapi kekurangan dari group LASSO, yaitu melakukan seleksi kelompok peubah dan elemen kelompok peubah secara bersamaan. Dapat teramati peubah yang tidak signifikan pada kelompok peubah signifikan. Penerapan pada kasus penelitian yang berbasis spektrometri sering mengalami hal tersebut, yaitu mengenai identifikasi kandungan senyawa pada tanaman herbal. Salah satunya adalah tanaman sembung (Blumea balsamifera). Sembung (Blumea balsamifera) merupakan salah satu tumbuhan yang dapat digunakan sebagai obat herbal. Sembung (Blumea balsamifera) termasuk jenis tanaman liar yang mudah dibudidayakan. Senyawa-senyawa yang terdapat pada sembung merupakan bahan aktif biofarmaka. Sembung memiliki Kandungan senyawa metabolit sekunder, yaitu flavonoid, saponin, glikosida, alkaloid, dan terpenoid. Dari kandungan senyawa tersebut dapat ditentukan senyawa metabolit sekunder yang berpengaruh terhadap aktivitas antioksidan, yang dapat dimanfaatkan sebagai campuran obat atau makanan. Diketahui bahwa aktivitas antioksidan merupakan aktivitas senyawa yang dapat meredam efek negatif dari radikal bebas. Aktivitas antioksidan juga dapat diamati berdasarkan kekuatan dari aktivitas antioksidannya yaitu antioksidan kuat dan lemah. Maka dari pada penelitian ini dilakukan dua pendekatan metode inferensi statistika yaitu Regresi SGL dan Klasifikasi SGL. Pengukuran performa dua metode ini dilakukan dengan melakukan kajian simulasi dari beberapa Skenario. Tiap Skenario diberikan perlakuan yang berbeda yaitu pada proses pengelompokan jumlah elemennya. Kemudian dilanjutkan dengan menerapkan kedua metode tersebut pada proses identifikasi kandungan senyawa Metabolit Sekunder Sembung. Identifikasi kandungan senyawa Metabolit Sekunder pada Sembung dapat dilakukan melalui teknik spektrometri, yaitu teknik Fourrier Transform Infrared (FTIR) dan Liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS). Hasil proses FTIR dan LC-MS ini akan menghasil peubah yang sangat banyak dengan beberapa peubah memiliki karakteristik yang sama. Untuk mengidentifikasi senyawa yang berpengaruh terhadap aktivitas antioksidan perlu pemodelan regresi dengan metode regularisasi dan memerhatikan pengelompokan peubah, yaitu metode SGL. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji model Regresi SGL dan Klasfikasi SGL dalam seleksi kelompok peubah serta mengimplementasi model tersebut mengidentifikasi kandungan senyawa metabolit sekunder Sembung terhadap aktivitas antioksidan. Berdasarkan hasil kajian simulasi dalam melakukan penentuan kelompok peubah, pemilihan jumlah elemen kelompok peubah yang berbeda-beda tidak mempengaruhi hasil dari regresi dan klasifikasi SGL. Namun dilihat dari ragam seleksi parameter (β_i=0) yang dihasilkan setelah pengulangan sebanyak 100 kali, model regresi SGL lebih stabil dibandingkan dengan klasifikasi SGL. Dan berdasarkan analisis data terapan, didapat
Keyword: FTIR, high dimensional data, LC-MS, sembung (Blumea Balsamifera), sparse group lasso

Judul: Performa Sparse Group Lasso Dan Overlapping Group Lasso Serta Aplikasinya Pada Data Inframerah Senyawa Sembung
Abstrak: Multikolinearitas yang hampir sempurna adalah kondisi antar peubah penjelas terdapat hubungan linear yang hampir sempurna sehingga mengakibatkan determinan (X’X)≈ 0, hal tersebut dikenal sebagai kondisi ill conditioned. Multikolinearitas membuat metode kuadrat terkecil dalam menduga koefisien peubah memiliki ragam yang besar. Penyeleksian peubah bisa menjadi salah satu alternatif dalam menyelesaikan masalah multikolinearitas. Adapun perluasan dari penyeleksian peubah adalah penyeleksian yang berbasis grup, ketika penyeleksiannya pada koefisien peubah grup. Berikut metode peneyeleksian berbasis grup diantaranya group nonnegative, group least angel regression: lasso modification (group LARS), dan Group lasso. Namun, metode-metode tersebut menganggap bahwa setiap peubah hanya muncul pada satu grup peubah. Faktanya, banyak kondisi yang terjadi jika satu peubah bisa muncul pada beberapa grup peubah. Pada penelitian ini akan digunakan metode penyeleksian grup yang memerhatikan grup sekaligus anggota grupnya, kemudian akan diterapkan untuk mengkaji performa metode tersebut pada tanaman obat daun sembung. Blumea balsamifera atau sembung merupakan jenis tanaman yang masuk dalam genus Blumea, Family Astereceae (Compositae) yang digunakan sebagai obat. Daun pada tanaman sembung mengandung senyawa metabolit sekunder golongan alkaloid, steroid, flavonoid, saponin dan fenolik. Meninjau kandungan metabolit sekunder pada daun sembung merupakan langkah efektif untuk pemanfaatan daun sembung lebih jauh. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui performa dari metode Penalized Regression berbasis grup menggunakan data simulasi dan data Fourier Transform Infrared senyawa sembung. Metode penalized berbasis grup yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Overlapping Group Lasso dan Sparse Group Lasso. Kajian data simulasi yang digunakan pada penelitian ini merupakan data bangkitan dengan banyaknya amatan n=20 dan peubah penjelas sebanyak delapan peubah melalui sebaran multivariat normal X~ N_P (1,∑) dengan matriks kovarians ∑= m_(8×8); m_jk=ρ_jk; jika j=k maka ρ_jk=1; jika j≠k maka ρ_jk=(0,1;0,9) dengan j dan k=1,2,…,8. Peubah respon Y = X*β + ε dibangkitkan dengan model persamaan regresi linier dari 8 peubah X yang sudah dibangkitkan sebelumnya ditambah dengan ε~Normal (0,0.5) dengan tiga skenario nilai koefisien peubah: β=(2,2,0,0,0,0,2,2),β= (0,0.5,0.5,0.5,0,0,0,0), β=(0,0,0,2,0.5,0,0,0). Data aktual yang digunakan pada penelitian ini adalah data hasil spektroskopi Fourier Transform Infrared dari daun sembung. Data terdiri dari 35 pengamatan dan 1866 peubah penjelas. Kemudian mengelompokkan data spektrum hasil Fourier Transform Infrared berdasarkan tabel Fourier Transform Infrared menurut Mecozzi, sehingga memungkinkan sasaran penyeleksian peubahnya adalah gabungan beberapa spektrum (peubah penjelas) yang membentuk kelompok-kelompok gugus fungsional, sehingga bukan lagi satu individu peubah penjelas saja. Berdasarkan kasus tersebut Sparse Group Lasso dan Overlapping Group Lasso adalah solusinya. Metode Sparse Group Lasso menyusutkan peubah tidak hanya dilakukan pada level grup tetapi juga penyustan peubah dilakukan didalam grup itu sendiri. Metode Overlapping Group Lasso juga menyelesaikan permasalahan penyusutan peubah antar grup serta peubah dalam grup yang saling tumpah tindih. Pendugaan koefisien parameter β > 0 menggunakan metode Sparse Group Lasso pada kajian simulasi cenderung buruk dalam menduga koefisien parameter sedangkan metode Lasso dan Overlapping Group Lasso cenderung baik dalam menduga koefisien parameter β > 0. Metode Lasso dan Overlapping Group Lasso cenderung lebih baik dalam menyeleksi peubah (koefisien parameter β=0) daripada metode Sparse Group Lasso, pada metode Sparse Group Lasso variansinya lebih besar dan cenderung melakukan overestimates dalam menyeleksi peubah (koefisien parameter β=0). Ukuran panjang grup tidak berpengaruh pada performa Sparse Group Lasso
Keyword: Seleksi peubah, Overlapping Group Lasso Regression, Sparse Group Lasso Regression

Judul: Penyakit transmissible gastroenteritas oleh virus corona pada babi
Abstrak: Trasnmissible Gastroenteritis pada babi oleh virus merupakan penyakit infeksius yang ditemukan pertama kali oleh Doyle dan Hutchings tahun 1946 di Indiana USA. Sehubungan dengan tingginya mortalitas akibat pe- nyakit TGE pada anak-anak babi serta kerugian yang beru- pa penurunan berat badan secara drastis pada babi yang dewasa, maka perlu kiranya penyakit ini diperhitungkan bagi suatu usaha peternakan. Walaupun di Indonesia be- lum dilaporkan kejadian penyakit tersebut, tetapi kita perlu waspada terhadap kemungkinan masuknya penyakit bersama dengan babi-babi import yang banyak dijumpai di- peternakan besar di Indonesia. ...
Keyword: