Judul: Pengembangan Metode Pembentukan Kandidat Model Averaging pada Data Dimensi Tinggi
Abstrak: Analisis regresi merupakan suatu metode statistika yang digunakan untuk mendeskripsikan hubungan fungsional antara dua peubah, yaitu peubah respon dan peubah penjelas. Salah satu permasalahan yang tidak dapat diselesaikan oleh analisis regresi linear berganda yaitu kondisi data dengan banyaknya amatan lebih sedikit dibandingkan dengan banyaknya peubah penjelas (data berdimensi tinggi). Kondisi ini menyebabkan multikolinearitas pada peubah penjelas. Multikolinearitas mengakibatkan hasil prediksi yang dihasilkan oleh analisis regresi menjadi tidak akurat. Model averaging dikembangkan sebagai salah satu pendekatan yang digunakan untuk mengatasi data berdimensi tinggi pada analisis regresi. Tujuan model averaging juga adalah meningkatkan akurasi prediksi. Model averaging merupakan metode yang mengombinasikan beberapa kandidat model secara terboboti. Dua tahapan model averaging adalah pembentukan kandidat model dan penentuan bobot kandidat model. Metode pembentukan kandidat antara lain randomized model averaging (RMA), correlation model averaging (CMA), dan principal component model averaging (PCMA). Beberapa pilihan bobot kandidat model averaging yang dapat digunakan adalah bobot berdasarkan kriteria AIC, bobot berdasarkan kriteria BIC, bobot berdasarkan kriteria Mallows’ Cp, dan bobot berdasarkan kriteria cross-validation. Tujuan utama penelitian ini adalah pengembangan metode dalam pembentukan kandidat model. Partial least squares model averaging (PLSMA) adalah metode yang diusulkan. PLSMA dikembangkan berdasarkan metode PCMA. Konsep dari PLSMA adalah merotasi dan mereduksi peubah penjelas asli menjadi menjadi peubah baru melalui proses partial least squares (PLS). Kajian simulasi dilakukan untuk mengevaluasi kebaikan metode PLSMA dan membandingkan hasilnya dengan metode RMA, CMA, dan PCMA. Indikator-indikator pengukuran yang digunakan untuk mengevaluasi metode tersebut antara lain root mean squared error of prediction (RMSEP), korelasi antara nilai aktual peubah respon dan prediksinya, serta kehomogenan ragam prediksi. Data simulasi dibangkitkan dengan kondisi banyaknya peubah penjelas 𝑝������=2000, banyaknya amatan 𝑛������=150, dan banyaknya kandidat model 𝑘������=20. Hasil analisis menunjukkan bahwa PLSMA menghasilkan prediksi dengan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode RMA, CMA, dan PCMA.
Keyword: analisis regresi, data berdimensi tinggi, model averaging, partial least squares

Judul: Kajian Simulasi untuk Model Averaging Pada Data Berdimensi Tinggi dengan Berbagai Struktur Korelasi Menggunakan Metode Regresi Gulud.
Abstrak: Perkembangan yang pesat dalam teknologi komputasi dan internet, sangat memungkinkan upaya pengumpulan dan penyimpanan data berukuran besar (big data). Data berdimensi tinggi merupakan salah satu bentuk data besar yang dicirikan oleh banyaknya peubah bebas yang jauh melebihi amatan. Data seperti ini umumnya muncul ketika objek pengamatan merupakan kejadian langka atau memerlukan biaya besar. Beberapa contoh di antaranya adalah data ekspresi gen dan data spektroskopi. Pada data seperti ini, masalah kekolinearan ganda antar kovariatnya tidak bisa dihindari. Hasil dugaannya memiliki ragam yang cenderung besar jika metode estimasi kuadrat terkecil digunakan. Akibatnya, hasil pendugaan cenderung tidak stabil dan model prediksi yang diperoleh tidak akurat. Metode regresi berkendala penalized regression dan model averaging (MA) merupakan pendekatan alternatif bagi metode seleksi model untuk pemodelan data berdimensi tinggi. Metode seleksi model, akan memilih satu dari sekumpulan kandidat model yang terbentuk berdasarkan kriteria tertentu seperti Akaike Information Criteria (AIC) dan Cp Mallows. Sebaliknya, MA memanfatkan semua kandidat model dengan merata-ratakan hasil dugaannya secara terboboti. Terdapat tiga tahapan utama yang menentukan kinerja prediksi MA, yaitu cara pembentukan kandidat model dan metode pendugaan kandidat model serta standar penentuan bobot. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengungkap bagaimana kinerja prediksi yang dihasilkanMA berdasarkan variasi tiga tahapan tersebut jika diterapkan pada data berdimensi tinggi dengan tiga jenis struktur korelasi yaitu rendah, tinggi atau berkorelasi secara blok dan tiga jenis ragam dari unsur galat yaitu 0.1, 0.3 dan 0.5. Dalam kaitan dengan data berdimensi besar, pembentukan kandidat model dalam penelitian ini dilakukan berdasarkan dua cara pengelompokan peubah bebas, yaitu berdasarkan korelasi marginal antara peubah bebas dengan respon yang selanjutnya dinamakan marginal correlation MA (MCMA) dan pengelompokkan secara acak, yang disebut random partition MA (RPMA). Kandidat model tersebut, diduga dengan dua metode yaitu kuadrat terkecil dan regresi gulud. Penggunaan regresi gulud dimaksudkan untuk mengungkap sejauh mana perannya dalam mengatasi kekolinearan ganda yang cenderung muncul pada data berdimensi tinggi. Pengaruh penggunaan standar pembobotan terhadap kinerja MA juga diungkap dengan ii menerapkan tiga standar yaitu AIC, Cp Mallows dan validasi silang. Hasil simulasi menunjukkan bahwa kinerja MCMA relatif lebih baik dari regresi berkendala pada data berkorelasi tinggi. Sebaliknya, RPMA dapat menjadi alternative bagi regresi berkendala, apapun struktur korelasi datanya. RPMA bahkan menghasilkan kinerja yang lebih baik dari regresi berkendala. Hal ini secara konsisten terjadi pada konstruksi FRMA yang melampaui FMMA. Hasil aplikasi pada sejumlah data spektroskopi menunjukkan bahwa penggunaan MA dengan berdasarkan regresi gulud menghasilkan model prediksi yang lebih baik dari MA dengan metode kuadrat terkecil bahkan lebih baik dari pada kinerja LASSO dan SCAD. Secara umum, hasil penelitian ini merekomendasikan penggunaan analisis model averaging sebagai metode alternatif dalam memodelkan data berdimensi tinggi dengan sembarang struktur korelasi dan ragam galatnya. Namun, untuk menghasilkan model prediksi dengan kinerja yang optimal, konstruksi kandidat model dilakukan dengan pengelompokkan kovariat secara acak dan pendugaan parameternya menggunakan regresi gulud dengan jumlah kovariat dalam satu kandidat model sebanyak 10% dari jumlah kovariat model penuh. Selain itu, standar bobot Mallows lebih disarankan dibandingankan dengan AIC dan Jackknife.
Keyword: AIC, berkorelasi-blok, validasi silang, Cp Mallows, kekolinearan-ganda, LASSO, spectroskopi

Judul: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity