Judul: Pendekatan Baru Pada Pembentukan Kandidat Model Averaging Regresi Dimensi Tinggi.
Abstrak: Regresi dimensi tinggi terjadi ketika banyaknya peubah bebas 𝑝������ melebihi banyaknya ukuran contoh 𝑛������. Kondisi data seperti ini seringkali dijumpai pada penelitian bidang biologi, terutama terkait penelitian genetika. Atas dasar salah satu tujuan analisis regresi yaitu untuk prediksi peubah respon, penelitian ini mengangkat konteks data dimensi tinggi di dalamnya. Metode utama yang dikaji ialah model averaging. Penelitian ini diawali dengan mengevaluasi dua metode yang ada di literatur yaitu Randomized Model Averaging (RMA) dan General-Model Averaging (GMA). Selanjutnya dikembangkan pendekatan baru yaitu Principal Component Model Averaging (PCMA). Metode PCMA disulkan sebagai pendekatan baru dengan menggunakan matriks rotasi pada rotation forest untuk membentuk struktur data baru. Proses rotasi ini dilakukan untuk membuat data regresi agar saling bebas. Suatu simulasi dilakukan yaitu dengan mengkaji kinerja pendekatan baru yang diusulkan, PCMA, dengan GMA dan RMA, dengan cara membandingkan beberapa ukuran seperti keakuratan prediksi (MAPE, MAE, MSE), ketakbiasan prediksi, kebebasan dan ragam antar prediksi kandidat model, serta ragam prediksi model final. Pada simulasi tersebut diatur beberapa hal yaitu 𝑛������=100, 𝑝������= 2000, banyaknya kandidat model 𝑘������=50, dan ulangan 1000 kali. Hasilnya, terungkap bahwa PCMA lebih baik dalam prediksi peubah respon daripada RMA dan GMA, yaitu memiliki akurasi tinggi dalam prediksi dan ragam model final yang kecil. Selanjutnya, kajian prediksi pada peubah paparan ke aflatoksin B1 (AFB1) dari wanita hamil dengan metilasi DNA sel darah putih bayinya pada data penelitian di Negara Gambia menjadi sajian studi kasus. Hasilnya ialah PCMA juga memberikan prediksi yang paling baik pada peubah paparan ke aflatoksin B1 dari wanita hamil dengan metilasi DNA sel darah putih bayinya.
Keyword: model averaging, regresi, regresi dimensi tinggi, rotation forest

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: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4