Judul: STUDY OF PENALIZED LOGISTIC REGRESSION ON HIGH DIMENSIONAL DATA
Abstrak: Klasifikasi merupakan salah satu teknik data mining yang paling populer. Analisis klasifikasi sering melibatkan data berdimensi tinggi dimana peubah penjelas jauh lebih banyak dari pada amatan. Salah satu data dimensi tinggi adalah microarray. Microarray memuat data ekspresi gen yang memiliki puluhan ribu gen dengan jumlah amatan yang lebih sedikit. Pada data berdimensi tinggi sering terjadi pelanggaran syarat multikolinieritas. Kemudian, peubah respon hanya terkait dengan sejumlah kecil peubah penjelas, diantara sejumlah besar peubah yang mungkin. Maka dari itu, seleksi peubah penting dilakukan untuk menentukan gen-gen yang relevan pada data ekspresi gen. Salah satu metode yang tepat untuk analisis ekspresi gen dengan peubah respon biner yang bisa mengatasi masalah multikolinieritas adalah regresi logistik terpenalti. Penelitian ini membandingkan dua metode regresi logistik terpenalti, yaitu Correlation based penalized logistic regression (CBPLR) dan Adjusted adaptive elastic net (AAElastic). Penelitian ini terdiri dari kajian simulasi dan kajian terapan dengan data rill. Pada kajian simulasi metode dievaluasi dengan nilai akurasi, persentase beta tidak nol yang diprediksi benar dan persentase beta nol yang diprediksi salah. Evaluasi tersebut dilakukan terhadap ketepatan prediksi 𝑦���� dan nilai 𝛽���� hasil pendugaan. Pada kajian simulasi diterapkan 9 skenario dengan tingkat korelasi dari mulai rendah sampai tinggi yaitu 0,1; 0,5; 0,98 dan variasi dari jumlah contoh 30,50, 70. Kemudian, setiap skenario diulang sebanyak 20 kali. Metode CBPLR memiliki nilai akurasi tertinggi dari semua skenario yaitu 88 persen dibandingkan AAElastic. Kemudian, persentase ketepatan dalam memilih peubah informatif memiliki nilai tertinggi sebesar 88,8 persen. Persentase kesalahan dalam memilih peubah non informatif memiliki nilai terendah yaitu 7,8 persen. Maka dari itu, metode CBPLR lebih unggul dibandingkan AAElastic. Selanjutnya, metode tersebut juga diterapkan pada data ekpresi gen pasien kanker paru-paru. Pada data kanker paru-paru ada 15 gen yang terseleksi menggunakan metode CBPLR, sedangkan 176 gen yang terseleksi oleh metode AAELastic. Berdasarkan hasil prediksi nilai akurasi dari metode CBPLR 94,9 persen, lebih unggul dari AAElastic yaitu 78,1 persen., Classification is one of the most popular data mining techniques. Classification analysis often involves high-dimensional data where the number of explanatory variables are more numerous than the number of observations. One of the high-dimensional data is a microarray. Gene data expression microarray containing tens of thousands of genes with less number of observations. In high-dimensional data, there is often a violation of the multicollinearity requirements. Furthemore, the response variable is only associated with a small number of explanatory variables, among a large number of possible variables. Then the selection of variables is important to determine relevant genes for gene expression. One appropriate methods for the multicollinearity problem in gene expression data with binary response variables is penalized logistic regression. In this study, we compared two logistic regression methods. These methods are Correlation based penalized logistic regression (CBPLR) dan Adjusted adaptive elastic net (AAElastic). This research consists of simulation and applied studies with real data. In the simulation study, the method was evaluated with accuracy, the non-zero beta percentage that was predicted to be correct and the beta zero percentage that was predicted to be wrong. The evaluation is carried out on the accuracy of the prediction of y and the estimated β value.
Keyword: Adjusted adaptive elastic net (AAElastic), Correlation based penalized logistic regression (CBPLR), gene expression, lung cancer, penalized logistic regression

Judul: Perbandingan Metode Regresi Logistik Terpenalti pada Data Ekspresi Gen
Abstrak: Salah satu data berdimensi tinggi adalah microarray. Microarray memuat data ekspresi gen yang terdiri atas pengamatan berkisar antara 10 sampai 100 dan puluhan ribu gen. Data ekspresi gen biasanya memiliki respons biner, yaitu pasien dengan jaringan normal dan jaringan kanker. Banyaknya peubah penjelas yang jauh lebih besar dari pada banyaknya pengamatan memungkinkan terjadi multikolinieritas. Oleh karena itu, seleksi peubah penting untuk mengidentifikasi peubah yang relevan dalam data berdimensi tinggi, termasuk data ekspresi gen. Salah satu metode yang tepat untuk melakukan analisis ekspresi gen dengan respons biner (pasien kanker dan pasien normal) adalah menggunakan regresi logistik terpenalti. Pendugaan koefisien dalam regresi logistik terpenalti dilakukan dengan memaksimumkan log fungsi kemungkinan, tetapi dengan subjek pada fungsi yang diberikan penalti. Penalti memaksa koefisien regresi untuk menciut ke 0. Oleh sebab itu, regresi logistik terpenalti sering disebut sebagai metode penciutan atau regularisasi. Pada penelitian ini dibandingkan 5 metode regresi logistik terpenalti. Metode-metode tersebut diantaranya, regresi gulud, LASSO, elastic net, SCAD, dan GELnet. Penelitian ini terdiri atas kajian simulasi dan kajian terapan dengan data riil. Pada kajian simulasi, kelima metode regresi logistik terpenalti dievaluasi dengan nilai sensitivitas, spesifisitas, dan FDR. Evaluasi tersebut dilakakukan terhadap nilai ��������� hasil pendugaan. Selanjutnya, metode regresi logistik terpenalti terbaik diterapkan pada data ekspresi gen. data ekspresi gen yang digunakan ada 2, yaitu data ekspresi gen pasien CRC dan HCC. Pada penerapan menggunakan data riil data dibagi menjadi data latih dan data validasi. Data yang digunakan untuk analisis adalah data latih. Selanjutnya, data validasi digunakan untuk melakukan prediksi. Prediksi dilakukan untuk melihat banyaknya pasien dengan jariangan kanker dan jaringan normal. Hasil prediksi tersebut kemudian dievaluasi dengan nilai sensitivitas, akurasi, dan AUC. Pada kajian simulasi diterapakan 120 skenario pada metode regresi gulud, LASSO, SCAD, elastic net, dan GELnet. Berdasarkan nilai sensitvitas, spesifisitas, dan FDR, metode LASSO, SCAD, dan elastic net lebih tepat untuk digunakan pada skenario-skenario tersebut. Oleh karena itu, ketiga metode tersebut diterapkan pada data riil. Pada data CRC terdapat 12, 9, dan 98 gen yang terseleksi menggunakan metode LASSO, SCAD, dan elastic net. Sementara itu, berdasarkan hasil prediksi, metode yang paling tepat digunakan untuk memprediksi pada data CRC adalah SCAD. Pada data HCC terdapat 12, 6, dan 116 gen yang terseleksi menggunakan metode LASSO, SCAD, dan elastic net. Sementara itu, berdasarkan hasil prediksi, metode yang paling tepat digunakan untuk memprediksi pada data HCC adalah elastic net.
Keyword: regresi logistik terpenalti, gulud, LASSO, elastic net, SCAD, GELnet, ekspresi gen, CRC, HCC

Judul: Sintesis dan Pencirian Natrium Titanat (Na2Ti2O4(OH)2) Berbahan Dasar Titanium Dioksida
Abstrak: TiO2 can be utilized as basic material for synthesis of sodium titanate (Na2Ti2O4(OH)2). This research was purposed to synthesize and characterize sodium titanate from TiO2 rutile powder as a basic material. Sodium titanate was synthesized by hydrothermal process at temperature 130 °C by mixing TiO2 rutile powder with 5 M and 10 M NaOH solution, then each was calcinated at temperature 700 °C. The energy dispersive X-ray analysis showed that sodium titanate has been successfully synthesized. This result was also supported by functional group analysis with Fourier transform infrared (FTIR) spectrofotometer showing the existence of Ti-O-Na vibration band at 989.42 cm-1. The formation of sodium titanate was depend on the reaction condition such as temperature, reaction time, and NaOH concentration. Scanning electron microscope image indicated that sodium titanate synthesized at 130 °C in 20 hours reaction time with 10 M NaOH had crystal size of 99.37 nm.
Keyword: