Judul: Identification Functional Group on Antioxidant Activity of Sembung Content Using Regression Lasso and Group Lasso
Abstrak: Sembung atau Blumea balsamifera mengandung senyawa antioksidan yang dapat meredam efek negatif dari radikal bebas, menyembuhkan nyeri, menurunkan demam, dan lain sebagainya. Salah satu teknik kimia yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi kandungan senyawa aktif pada suatu tanaman adalah Fourier Transform Infrared (FTIR). Pada data yang dihasilkan oleh FTIR, suatu gugus fungsi tidak muncul hanya disatu panjang gelombang tertentu, namun dibeberapa panjang gelombang. Sehingga akan diperlukan pengelompokan untuk menelusuri apakah suatu gugus fungsi tersebut terkait dengan antioksidan dalam satu rentang bilangan gelombang. Metode statistika yang dapat mengevaluasi masalah ini yaitu dengan regresi lasso dan group lasso, dimana dapat menyeleksi suatu peubah prediktor dengan atau tanpa kelompok. Group lasso mengulas peubah-peubah yang membentuk model berupa kelompok peubah prediktor, sedangkan regresi lasso tanpa kelompok peubah prediktor. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kebaikan model yang terbentuk dalam meyeleksi dan menyusutkan peubah dalam mengidentifikasi gugus fungsi yang berpengaruh pada aktivitas antioksidan dalam kandungan sembung meggunakan regresi lasso dan group lasso. Berdasarkan hasil analisis yang telah menggunakan metode regresi lasso dan group lasso ditemukan beberapa gugus fungsi yang berpengaruh terhadap aktivitas antioksidan diantaranya C-H bending, CH and CH2 stretching aliphatic group, dan OH carbohydrates proteins and polyphenols. Berdasarkan nilai root mean square error prediction (RSEMP), model group lasso memberikan prediksi model yang lebih baik daripada lasso dalam menyeleksi gugus fungsi yang berpengaruh terhadap aktivitas antioksidan dalam kandungan sembung., Sembung or Blumea balsamifera contains antioxidant compounds that can reduce the adverse effects of free radicals, heal pain, reduce fever, and others. One of the chemical techniques that can be used to identify the content of active compounds in a plant is Fourier Transform Infrared (FTIR). In the data generated by FTIR, a functional group does not appear only at one particular wavelength but at several wavelengths. So it will be necessary to group it to explore whether a functional group is related to antioxidants in a range of wave numbers. Statistical methods for evaluating this problem are lasso regression and group lasso, which can select a predictor variable with or without groups. Group lasso reviews the variables that make up the model in the form of predictor variables, while lasso regression without groups of predictor variables. Therefore, this study uses lasso regression and group lasso to compare the goodness of the model formed in selecting and shrinking variables in identifying functional groups that affect antioxidant activity in sembung content. Based on the analysis using the lasso and group lasso regression methods, it was found that several functional groups affect antioxidant activity, including C-H bending, CH and CH2 stretching aliphatic group, and OH carbohydrates proteins and polyphenols. Based on the value of root mean square error prediction (RSEMP), the group lasso model provides better predictions than the lasso in selecting functional groups that affect antioxidant activity in sembung content.
Keyword: FTIR, Group Lasso, Lasso, Variable Selection

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: 1995
Abstrak: Pesatnya pembangunan di atas segala bidang dan semakin meningkatnya pula tingkat populasiitu di daerah ibukota ini. Pembuangan limbah-limbah ke sungai oleh industri maupun oleh rumah tangga semakin tidak terkendali.
Keyword: