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: Kajian Optimasi Dua Tahap dalam Pemodelan Klasifikasi Ensemble Menggunakan Algoritma Genetika
Abstrak: Data mining merupakan suatu proses eksplorasi dan analisis data dalam jumlah yang besar untuk menemukan pola dan aturan-aturan yang memiliki makna. Metode data mining dapat dibagi menjadi dua jenis, yaitu metode deskriptif dan metode prediktif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini termasuk dalam jenis metode prediktif, yaitu metode yang dirancang untuk memprediksi suatu informasi yang baru berdasarkan informasi yang kita miliki saat ini, informasi yang dihasilkan nantinya dapat bersifat kualitatif maupun kuantitatif. Informasi yang bersifat kualitatif dapat berupa suatu pemodelan klasifikasi, yang secara garis besar dapat dibagi dua jenis, yaitu supervised classification dan unsupervised classification. Pemilihan peubah merupakan salah satu hal penting dalam pemodelan klasifikasi. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan pemilihan peubah secara lebih efisien adalah dengan menggunakan Algoritma Genetika. Algoritma Genetika merupakan suatu algoritma yang dibangun dengan mengikuti pola evolusi pada makhluk hidup untuk mendapatkan suatu solusi terbaik. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi pada pemodelan klasifikasi adalah menggunakan ensemble learning, yang merupakan suatu metode penggabungan beberapa base classifier yang kemudian digunakan untuk memprediksi data baru. Secara umum, hasil prediksi dari ensemble learning dapat memberikan hasil prediksi yang lebih baik jika dibandingkan dengan hasil prediksi dari satu metode saja. Dalam hubungannya dengan pembobotan pada ensemble learning, algoritma genetika dapat digunakan untuk menentukan bobot terbaik guna mendapatkan hasil prediksi yang lebih baik. Dalam penelitian ini digunakan 7 base classifier, yaitu k-Nearest Neigbor (k-NN), regresi logistik, naïve bayes (NB), decision tree (DT), support vector machine (SVM), random forest (RF) dan boosting. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari sembilan dataset yang diambil dari UCI machine learning. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi prediksi dapat meningkat sekitar 0-34% jika dibandingkan dengan model-model pembanding lainnya, yaitu regresi logistik (RL), gaussian naïve bayes (GNB), knearest neighbor (KNN), analisis diskriminan (AD), support vector machine (SVM), decision tree (DT), bagging, AdaBoost, random forest (RF), stacking, dan neural network (NN).
Keyword: algoritma genetika,, ensemble learning, pemodelan klasifikasi

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: