Judul: Performance Study of Regression Methods LAD-LASSO and WLAD-LASSO in High Dimensional Data Containing Outliers
Abstrak: Least Absolute Deviation (LAD) merupakan salah satu metode alternatif untuk mengatasi pencilan, namun sangat sensitif terhadap pencilan pada peubah penjelas. Weighted LAD (WLAD) telah diperkenalkan untuk menangani pencilan pada peubah penjelas. Pada beberapa bidang penelitian terkadang memuat peubah penjelas jauh lebih banyak daripada banyaknya amatan, dikenal data dimensi tinggi (p≫n). Kondisi ini dapat menimbulkan masalah multikolinearitas, akibatnya ragam dugaan parameter menjadi besar. Best Subset, Stepwise dan Ridge Regression dapat mengurangi ragam dugaan dengan mengorbankan sedikit bias, namun tidak stabil dalam menduga model dan interpretasi modelnya menjadi lebih sulit jika peubah penjelas yang digunakan sangat banyak. Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dapat mengatasinya, namun metode ini sensitif terhadap pencilan. Oleh karena itu diperlukan suatu metode yang robust terhadap pencilan dalam seleksi peubah, seperti LAD-LASSO dan WLAD-LASSO yang berdasarkan pada pendekatan LAD. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja metode LAD-LASSO dan WLAD-LASSO pada data dimensi tinggi dan dimensi rendah yang memuat pencilan. Selanjutnya, menerapkan metode terbaik berdasarkan hasil simulasi untuk mengidentifikasi senyawa aktif sebagai penanda antioksidan pada ekstrak daun sembung. Hasil identifikasi ini dapat dikembangkan sebagai bahan antioksidan alamiah dan berpotensi untuk dikembangkan sebagai bahan obat. Untuk mengevaluasi performa metode LAD-LASSO dan WLAD-LASSO dilakukan kajian simulasi pada data dimensi tinggi (n=50,p=100) dan dimensi rendah (n=50,p=10). Selain itu, kedua metode tersebut juga dibandingkan dengan LASSO. Simulasi menggunakan tiga skenario yaitu tanpa pencilan, pencilan pada peubah respon (5%, 10%, 15%), serta pencilan pada peubah respon (5%, 10%, 15%) dan penjelas (20%). Penelitian ini menggunakan penduga Minimum Regularized Covariance Determinant (MRCD) untuk menghitung bobot pada WLAD-LASSO karena penduga ini dapat diterapkan pada data dimensi rendah maupun dimensi tinggi. Metode terbaik berdasarkan hasil simulasi akan diterapkan pada data ekstrak daun sembung untuk mengidentifikasi senyawa penanda antioksidan dalam ekstrak daun sembung. Dalam hal ini, data akan dibagi menjadi 80% data training dan 20% data testing untuk mencari λ optimum berdasarkan validasi silang. Hasil simulasi menunjukkan bahwa, ketika ada pencilan pada peubah respon, peubah signifikan yang terpilih pada WLAD-LASSO dan LASSO cenderung lebih banyak dibandingkan LAD-LASSO. Tingkat kesalahan prediksi WLAD-LASSO dan LASSO lebih rendah dibandingkan LAD-LASSO. Peubah tidak signifikan yang terpilih pada LASSO > WLAD-LASSO > LAD-LASSO. Ketika pencilan juga terdapat pada peubah penjelas, peubah tidak signifikan yang terpilih pada LASSO lebih banyak dibandingkan WLAD-LASSO dan LAD-LASSO. Hal ini disebabkan oleh penggunaan MKT pada LASSO saat terdapat pencilan menyebabkan LASSO cenderung salah dalam menduga koefisien “0”, sedangkan LAD-LASSO dan WLAD-LASSO berbasis pada meminimumkan jumlah absolut sisaan sehingga lebih robust terhadap pencilan pada peubah respon. Bahkan, adanya bobot w_i pada WLAD-LASSO menyebabkan WLAD-LASSO cenderung lebih robust terhadap keberadaan pencilan pada peubah respon maupun peubah penjelas dibandingkan LAD-LASSO. Selanjutnya, performa LASSO, LAD-LASSO, dan WLAD-LASSO pada data dimensi tinggi menurun dibandingkan pada data dimensi rendah. Selain itu, performa ketiga metode tersebut juga cenderung menurun saat korelasi antar peubah penjelas dan tingkat pencilan meningkat. Hasil eksplorasi data ekstrak daun sembung menunjukkan bahwa data tersebut merupakan data dimensi tinggi yang memuat pencilan sekitar 14,28% pada peubah respon dan sekitar 25,71% pada peubah penjelas. WLAD-LASSO diterapkan pada data ini karena sesuai dengan hasil simulasi yang menunjukkan performa yang baik dalam mengidentifikasi peubah signifikan dengan
Keyword: High dimensional data, LAD-LASSO, multicollinearity, outliers, WLAD-LASSO

Judul: Performa Sparse Group Lasso Dan Overlapping Group Lasso Serta Aplikasinya Pada Data Inframerah Senyawa Sembung
Abstrak: Multikolinearitas yang hampir sempurna adalah kondisi antar peubah penjelas terdapat hubungan linear yang hampir sempurna sehingga mengakibatkan determinan (X’X)≈ 0, hal tersebut dikenal sebagai kondisi ill conditioned. Multikolinearitas membuat metode kuadrat terkecil dalam menduga koefisien peubah memiliki ragam yang besar. Penyeleksian peubah bisa menjadi salah satu alternatif dalam menyelesaikan masalah multikolinearitas. Adapun perluasan dari penyeleksian peubah adalah penyeleksian yang berbasis grup, ketika penyeleksiannya pada koefisien peubah grup. Berikut metode peneyeleksian berbasis grup diantaranya group nonnegative, group least angel regression: lasso modification (group LARS), dan Group lasso. Namun, metode-metode tersebut menganggap bahwa setiap peubah hanya muncul pada satu grup peubah. Faktanya, banyak kondisi yang terjadi jika satu peubah bisa muncul pada beberapa grup peubah. Pada penelitian ini akan digunakan metode penyeleksian grup yang memerhatikan grup sekaligus anggota grupnya, kemudian akan diterapkan untuk mengkaji performa metode tersebut pada tanaman obat daun sembung. Blumea balsamifera atau sembung merupakan jenis tanaman yang masuk dalam genus Blumea, Family Astereceae (Compositae) yang digunakan sebagai obat. Daun pada tanaman sembung mengandung senyawa metabolit sekunder golongan alkaloid, steroid, flavonoid, saponin dan fenolik. Meninjau kandungan metabolit sekunder pada daun sembung merupakan langkah efektif untuk pemanfaatan daun sembung lebih jauh. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui performa dari metode Penalized Regression berbasis grup menggunakan data simulasi dan data Fourier Transform Infrared senyawa sembung. Metode penalized berbasis grup yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Overlapping Group Lasso dan Sparse Group Lasso. Kajian data simulasi yang digunakan pada penelitian ini merupakan data bangkitan dengan banyaknya amatan n=20 dan peubah penjelas sebanyak delapan peubah melalui sebaran multivariat normal X~ N_P (1,∑) dengan matriks kovarians ∑= m_(8×8); m_jk=ρ_jk; jika j=k maka ρ_jk=1; jika j≠k maka ρ_jk=(0,1;0,9) dengan j dan k=1,2,…,8. Peubah respon Y = X*β + ε dibangkitkan dengan model persamaan regresi linier dari 8 peubah X yang sudah dibangkitkan sebelumnya ditambah dengan ε~Normal (0,0.5) dengan tiga skenario nilai koefisien peubah: β=(2,2,0,0,0,0,2,2),β= (0,0.5,0.5,0.5,0,0,0,0), β=(0,0,0,2,0.5,0,0,0). Data aktual yang digunakan pada penelitian ini adalah data hasil spektroskopi Fourier Transform Infrared dari daun sembung. Data terdiri dari 35 pengamatan dan 1866 peubah penjelas. Kemudian mengelompokkan data spektrum hasil Fourier Transform Infrared berdasarkan tabel Fourier Transform Infrared menurut Mecozzi, sehingga memungkinkan sasaran penyeleksian peubahnya adalah gabungan beberapa spektrum (peubah penjelas) yang membentuk kelompok-kelompok gugus fungsional, sehingga bukan lagi satu individu peubah penjelas saja. Berdasarkan kasus tersebut Sparse Group Lasso dan Overlapping Group Lasso adalah solusinya. Metode Sparse Group Lasso menyusutkan peubah tidak hanya dilakukan pada level grup tetapi juga penyustan peubah dilakukan didalam grup itu sendiri. Metode Overlapping Group Lasso juga menyelesaikan permasalahan penyusutan peubah antar grup serta peubah dalam grup yang saling tumpah tindih. Pendugaan koefisien parameter β > 0 menggunakan metode Sparse Group Lasso pada kajian simulasi cenderung buruk dalam menduga koefisien parameter sedangkan metode Lasso dan Overlapping Group Lasso cenderung baik dalam menduga koefisien parameter β > 0. Metode Lasso dan Overlapping Group Lasso cenderung lebih baik dalam menyeleksi peubah (koefisien parameter β=0) daripada metode Sparse Group Lasso, pada metode Sparse Group Lasso variansinya lebih besar dan cenderung melakukan overestimates dalam menyeleksi peubah (koefisien parameter β=0). Ukuran panjang grup tidak berpengaruh pada performa Sparse Group Lasso
Keyword: Seleksi peubah, Overlapping Group Lasso Regression, Sparse Group Lasso Regression

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: