Judul: Kajian Pengembangan Super Learner dengan Cuckoo Search untuk Peningkatan Performa Klasifikasi
Abstrak: Metode ensemble merupakan istilah umum untuk metode-metode yang dapat menggabungkan beberapa model, yang umumnya dilakukan pada masalah klasifikasi. Pendekatan ini, biasanya menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan model tunggal. Beberapa contoh dari model tunggal adalah regresi logistik, SVM, decision tree dan neural Network. Tingkat akurasi yang lebih tinggi mampu diperoleh karena kesalahan prediksi yang dilakukan suatu model tunggal pada observasi tertentu belum tentu dilakukan juga oleh model tunggal lainnya. Sehingga jika digabungkan kedua model tunggal tersebut memungkinkan untuk mendapatkan prediksi yang benar untuk observasi tersebut. Menemukan metode penggabungan hasil prediksi terbaik dari beberapa model tunggal ini merupakan kajian yang sering dilakukan pada model ensemble. Secara umum, metode ensemble dapat dikelompokan menjadi 3 tipe, salah satunya adalah metode stacking. Metode stacking merupakan metode yang menggabungkan hasil prediksi dari beberapa model tunggal yang disebut model dasar (base-learner) dengan menggunakan suatu model tunggal yang disebut model tingkat lanjut (meta-learner). Super learner (SL) merupakan perkembangan terbaru dari metode stacking yang memiliki kemampuan menyeleksi kandidat model dasar dan secara teoritis performa dari SL lebih akurat dari kandidat model dasar yang digunakan. Performa dari SL ini dapat ditingkatkan menjadi lebih akurat dengan mengatur hiperparameter-hiperparameter yang dimiliki oleh kandidat model dasar. Cuckoo search (CS) yang merupakan salah satu tipe algoritme meta-heuristic memiliki kemampuan untuk mengatur hiperparameter-hiperparameter ini agar meningkatkan keakuratan prediksi dari . Oleh karena itu, penelitian ini memiliki tujuan utama untuk memformulasikan algoritme CS supaya dapat mengatur hiperparameter-hiperparameter yang dimiliki oleh kandidat model dasar dan meningkatkan performa dari SL menggunakan algortime CS yang telah diformulasikan pada beberapa gugus data tolok ukur (benchmark datasets). Penelitian ini dilakukan dengan memformulasikan terlebih dahulu algortime CS agar dapat mengatur hiperparameter-hiperparameter kandidat model dasar yang dapat berupa bilangan real, bilangan bulat ataupun bilangan biner. Formulasi ini dilakukan dengan cara melakukan transformasi kandidat solusi dari CS yang berupa bilangan real menjadi bilangan bulat dan biner. Sebelum algoritme CS ini diterapkan pada SL, terlebih dahulu kandidat model dasar ditentukan terlebih dahulu. Penentuan kandidat model dasar ini didasarkan pada kandiat model dasar yang prediksinya dapat berubah secara signifikan jika hiperparameter yang digunakan berubah. Kemudian, pengaturan hiperparameter-hiperparameter kandidat model dasar pada SL dilakukan dengan menerapkan algoritme CS yang telah diformulasikan. SL yang hiperparameter-hiperparameter kandidat model dasarnya telah diatur oleh CS disebut dengan Cuckoo super learner (CSSL). Gugus data tolok ukur digunakan untuk mengetahui peningkatan performa yang didapatkan oleh SL sebelum menjadi CSSL dan setelah menjadi CSSL. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa terjadi peningkatan performa SL sebelum menjadi CSSL dan setelah menjadi CSSL pada semua gugus data tolok ukur. Walaupun demikian, waktu komputasi yang dibutuhkan oleh CSSL ini cukup besar.
Keyword: Cuckoo search, hiperparameter, klasifikasi, metode ensemble, super learner

Judul: Evaluasi Kinerja Super Learner pada Data Tidak Seimbang dan Berbagai Tingkat Kerumitan Data
Abstrak: Super learner merupakan model klasifikasi yang menggunakan teknik ensemble dan teknik cross validation dalam proses pemodelannya. Penggunaan dua teknik tersebut dipandang baik dalam menghasilkan model prediksi, sehingga dapat dikatakan bahwa super learner merupakan model klasifikasi yang mempunyai tingkat ketepatan prediksi yang baik. Kebaikan model klasifikasi tentu dipengaruhi oleh karakteristik data yang ingin dimodelkan. Karakteristik data dapat dikelompokkan berdasarkan beberapa ukuran. Ukuran yang dimaksud adalah ukuran kerumitan yang didasarkan oleh pengukuran kerumitan pada peubah respon, peubah prediktor, maupun keduanya. Salah satu karakteristik data yang sering kali dijadikan perhatian dalam pemodelan klasifikasi adalah ketidakseimbangan kelas pada peubah respon. Ukuran ketidakseimbangan kelas sangat mempengaruhi kebaikan model klasifikasi. Hal ini dikarenakan algortima model-model klasifikasi dapat menghasilkan model yang baik ketika dihadapkan pada data dengan kelas yang cenderung seimbang. Data dengan kelas yang tidak seimbang mempunyai dua kelompok kelas respon, yakni kelompok kelas mayoritas dan kelompok kelas minoritas. Model-model klasifikasi sering kali mengalami kesulitan dalam memprediksi dengan tepat kelompok kelas minoritas, sehingga data dengan ukuran kerumitan ketidakseimbangan kelas yang ekstrim membutuhkan model atau penanganan yang sesuai. Selain ukuran ketidakseimbangan kelas pada peubah respon, terdapat lima ukuran kerumitan lainnya yang menjadi perhatian dalam penelitian ini, diantaranya feature based-measures, measures of linearity, neighbourhood measures, network measures, dan dimensionality measures. Keenam jenis ukuran kerumitan tersebut diteliti pengaruhnya terhadap model klasifikasi super learner yang dipandang mempunyai kemampuan yang baik dalam menghasilkan model prediksi. Data yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari tujuh data yang kemudian dilakukan pengubahan proporsi kelas menjadi 70:30, 20, dan 90:10. Pengubahan ini dimaksudkan untuk melihat kemampuan dari model super learner pada berbagai tingkat ketidakseimbangan data. Berdasarkan ukuran kebaikan model akurasi, sensitivitas, spesifisitas, dan akurasi seimbang, model super learner mengalami penurunan kemampuan pada setiap kenaikan tingkat ketidakseimbangan kelas. Penurunan ukuran kebaikan model yang nyata terlihat pada pengubahan proporsi dari 70:30 menjadi 80:20 dan 10, sehingga dapat dikatakan bahwa model super learner belum mampu menghasilkan model prediksi yang tepat pada data dengan tingkat ketidakseimbangan kelas yang ekstrim. Hubungan keenam ukuran kerumitan dengan ukuran kebaikan model akurasi seimbang diukur dengan menggunakan nilai korelasi Pearson. Berdasarkan nilai korelasi Pearson, terdapat dua jenis hubungan, yakni hubungan yang searah dan hubungan yang tidak searah. Hubungan searah yang nyata ditunjukkan oleh ukuran kerumitan entropy of class proportions (C1), score (Hubs), non-linearity of the nearest neighbor classifier (N4), average number of features per dimension (T2), dan collective feature efficiency (F4), AN Tid SAR ens tekn dik ting dik uku peu dija pad klas men cen kelo min mem keru pen resp pen neig Kee klas men tuju 80:2 mo aku seti mo 90: men keti den kor yak yan hub num sedangkan hubungan yang tidak searah yang nyata ditunjukkan oleh ukuran kerumitan ratio of intra/extra class nearest neighbor distance (N2), maximum Fisher’s discriminant ratio (F1), clustering coefficient (ClsCoef), imbalance ratio (C2), ratio of the PCA dimension to the original dimension (T4), non-linearity of a linear classifier (L3), fraction of hyperspheres covering data (T1), dan maximum individual feature efficiency (F3).
Keyword: balanced accuracy, complexity measure, super learner

Judul: Infeksin virus rota pada anak babi
Abstrak: Virus Rota sudah lama diduga sebagai salah satu penyebab diare pada anak babi yang baru dilahirkan. Hal ini diperkuat dengan berhasilnya Mebus dan kawan-kawan mengidentifikasi virus Rota pada kejadian diare yang ter jadi pada anak sapi yang baru dilahirkan. Infeksi virus Rota merupakan hal yang serius, kejadian yang mewabah pernah dilaporkan di Amerika Serikat, Inggris, Kanada dan Australia. Sedangkan kejadian di Indonesia yang dihubungkan dengan infeksi virus Rota belum dilaporkan. Virus Rota termasuk keluarga Reo viridea. Sesuai dengan namanya, virus Rota menyerupai roda (Rota = Wheel), mengandung asam nukleat (nucleid acid) yang berupa asam nukleat ribo (ribo nucleid acid, RNA) dan berserabut ganda (double stranded), tidak mempunyai selubung (envelop atau peplos). Hewan rentan adalah hewan yang berumur sangat muda. Selain menyerang babi, dapat pula menyerang sapi, domba, rusa, anjing, kucing, tikus, kelinci, unggas dan manusia. ...
Keyword: