Judul: Identifikasi Pemalsuan Kumis Kucing dari Babadotan dan Tekelan Menggunakan Machine Learning
Abstrak: Identifikasi pemalsuan terhadap tanaman obat merupakan hal penting dalam kendali mutu. Pemalsuan tanaman obat pada kumis kucing (Orthosiphon Aristatus) dengan tanaman lain yang mirip seperti babadotan dan tekelan sulit untuk diidentifikasi, hal ini disebabkan karena tingkat kemiripan yang tinggi. Metode yang diterapkan pada penelitian sebelumnya menggunakan PCA dan discriminant analysis untuk praproses dan klasifikasi termasuk dalam metode reduksi dimensi. Metode reduksi dimensi memiliki keunggulan yaitu kompresi data, efisiensi waktu komputasi, dan juga menghapus fitur-fitur yang redundant namun memiliki kelemahan seperti akan mengubah representasi aslinya, sulit memahami hubungan antar fitur sehinga tidak informatif. Selain itu, metode reduksi dimensi belum bisa memisahkan dengan jelas, tingkat kemiripan yang tinggi sehingga sulit untuk mengidentifikasi pemalsuan kumis kucing dengan tekelan dan babadotan. Penelitian ini menggunakan pendekatan machine learning untuk mengklasifikasikan absorban campuran kumis kucing dengan babadotan dan tekelan serta hasil validasi silang tergolong rendah yaitu 74% (Fitria et al. 2018). Penelitian ini menggunakan dataset absorban dari penelitian Fitria (2018) yang terdiri atas 29 sampel yaitu 10 sampel kumis kucing, 10 sampel babadotan, dan 9 sampel tekelan. Tahapan selanjutnya dilakukan praproses dan didapatkan variabel dependen yaitu panjang gelombang sebagai fitur sebanyak 1201, sedangkan variabel independen yaitu kelas. Kelas terdiri atas enam kelas yaitu kelas kumis kucing dengan 5%, 25%, 50% babadotan dan kumis kucing dengan 5%, 25%, 50% tekelan. Data yang telah dilakukan praproses selanjutnya diidentifikasi dengan menggunakan metode klasifikasi antara lain Support Vector Machine, k-NN, Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, serta seleksi fitur yaitu PCA dan Recursive Fitur Elimination (RFE). Pembentukan model klasifikasi dengan tiga skenario percobaan yang pertama tanpa menggunakan PCA, dengan PCA, dan Recursive Feature Elimination untuk dilakukan seleksi fitur yang bertujuan mereduksi dimensi data dan optimalisasi kinerja model. Berdasarkan tiga percobaan tersebut didapat dua model yang terbaik yang pertama metode SVM dan PCA tingkat akurasi 79,55% dengan waktu training dataset 4.300 detik, sedangkan hasil tertinggi didapat dengan metode Random Forest dan (RFE) mencapai akurasi 81,82% dengan waktu training 259.000 detik dan jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya mengalami peningkatan sebesar 8%.
Keyword: Klasifikasi, Machine Learning, Pemalsuan, Random Forest, Recursive Fitur Elimination

Judul: Autentikasi Kumis Kucing (Orthosiphon aristatus) dari Babadotan dan Tekelan dengan Spektrum Ultraviolet-Tampak dan Partial Least Square Regression.
Abstrak: Kumis kucing (Orthosiphon aristatus) adalah tanaman obat yang banyak digunakan dalam mengobati berbagai penyakit. Daun kumis kucing memiliki kemiripan morfologi dengan daun tekelan dan babadotan sehingga dimungkinkan terjadinya pemalsuan bahan baku kumis kucing. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan metode analisis untuk identifikasi dan autentikasi kumis kucing dari babadotan dan tekelan menggunakan spektrum ultraviolet-tampak yang dikombinasikan dengan regresi PLS. Kisaran panjang gelombang yang digunakan untuk autentikasi adalah 210-500 nm. Prapemrosesan sinyal untuk data matriks spektrum ultraviolet-tampak dilakukan menggunakan transformasi detrending karena menghasilkan galat yang lebih kecil dibanding proses transformasi yang lain. Hasil yang didapat menunjukkan nilai koefisien determinasi (R2) di atas 0.9 untuk kalibrasi dan validasi. Nilai root mean square error calibration (RMSEC) yang sudah cukup rendah dan nilai root mean square error prediction (RMSEP) yang masih cukup tinggi menunjukkan bahwa model yang dikembangkan masih kurang baik dalam menentukan konsentrasi bahan pemalsu di dalam sampel.
Keyword: babadotan, kumis kucing, regresi PLS, spektrum UV-Vis, tekelan

Judul: Basis of Social Theories for Social Enterprises: Integrative Literature Review
Abstrak: Social enterprise is a hybrid organization aiming to achieve economic and social values that exist as an effective mechanism for creating value in the form of society, economy and environment. The development of social enterprise is considered to have contributed in increasing innovation as well as being a mechanism for ensuring economic development that is in line with social justice. However, the development of theory and study of social enterprise is still lagging behind in practice. The social enterprise conception is a conception that is still considered as a "young term" category in the social sciences and has not shown clear consistency linking social theories to the development of social enterprise. This study aims to identify the basic theories of social enterprise and social theories for social enterprise with used an integrated literature review approach with data sources from Scopus and ProQuest. The results of the study found that socio-economic theory is the basis for social enterprise theory. This study also found the linkages of 7 social theories for social enterprise and the mapping of social theory architecture for social enterprise which is studied on classical and contemporary social theories.
Keyword: integrative literature review, social economic, social enterprise, social theory