Judul: Penerapan Group Least Absolute Shrinkage and Selection Operator sebagai Metode Alternatif dalam Menangani Data Berdimensi Tinggi.
Abstrak: Pendugaan koefisien regresi dapat dilakukan dengan menggunakan Metode Kuadrat Terkecil (MKT). Namun, penggunaan MKT tidak dapat dilakukan pada data berdimensi tinggi yaitu data dengan jumlah peubah bebas lebih banyak dibandingkan dengan jumlah amatan. Hal ini disebabkan karena matriks X’X tidak memiliki matriks kebalikan dan bersifat singular sehingga solusi penduga MKT tidak dapat diperoleh. Salah satu metode yang dapat mengatasi hal tersebut adalah metode Group Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (Group LASSO). Group LASSO merupakan metode penyeleksian kelompok peubah bebas dengan menyusutkan nilai koefisien menjadi nol atau mendekati nol sehingga didapatkan model yang lebih sederhana. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui persentase kandungan temulawak pada simplisia yang terdiri dari kunyit, bangle dan temulawak. Data yang digunakan merupakan frekuensi penyerapan infra merah pada berbagai komposisi Temulawak dalam suatu simplisia yang diukur menggunakan Fourier Transform Infrared (FTIR) pada bilangan gelombang 4000cm-1 sampai 650cm-1. Pengelompokan yang dilakukan berdasarkan informasi sifat-sifat kimia dan urutan bilangan gelombang. Pengelompokan yang memberikan model paling sederhana dengan nilai ketepatan tinggi adalah pengelompokan berdasarkan informasi sifat-sifat kimia yang terbagi menjadi 23 grup. Kelompok ini memberikan 166 peubah penjelas berpengaruh dengan nilai ketepatan model sebesar 0.98.
Keyword: data berdimensi tinggi, FTIR, group LASSO, seleksi peubah

Judul: Pendekatan Model Rata-Rata Sebagai Metode Alternatif Dalam Penanganan Regresi Berdimensi Tinggi
Abstrak: Pendekatan model rata-rata mengatasi kekurangan pada regresi berdimensi tinngi dengan jumlah peubah penjelas (𝑝��) lebih banyak dari jumlah amatannya (𝑛��). Kondisi 𝑛�� < 𝑝�� memberikan pengaruh matriks rancangan peubah penjelas tidak mempunyai matriks kebalikan yang bersifat unik sehingga tidak dapat menggunakan metode kuadrat terkecil untuk pendugaan parameter regresi. Tujuan penelitian ini adalah menduga respon dengan merata-ratakan nilai dugaan respon setiap kelompok model yang terboboti. Data yang digunakan adalah data spektrum FTIR (Fourier Transform Infrared) serbuk tanaman obat yang memiliki komposisi utama berupa temulawak dan komposisi campuran berupa bangle dan kunyit. Penelitian ini hanya berfokus pada pendugaan persentase temulawak sajayang diperoleh dari pengukuran spektroskopi FTIR pada bilangan gelombang 4000-650 cm-1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan peubah penjelas yang lbaik adalah kelompok dengan model yang lebih sedikit dengan peubah penjelas yang lebih banyak pada setiap kelompoknya. Pembobot model yang terbesar adalah model yang memiliki nilai korelasi antara nilai dugaan respon kelompokdanpeubah responnya terkuat.
Keyword: data spektrum FTIR, pendekatan model rata-rata, regresi berdimensi tinggi

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: