Judul: Pemodelan Data Multi-Label dengan Pendekatan Multivariate Generalized Linear Mixed Model (MGLMM).
Abstrak: Data multi-label merujuk pada jenis data kategorik dimana suatu objek dapat memiliki lebih dari satu label atau kelas kategori. Data multi-label sering dijumpai dalam berbagai bidang, salah satunya riset pasar produk susu kental manis (SKM) dan krimer kental manis (KKM). Berdasarkan karakteristik produknya, riset pasar untuk produk tersebut lebih tepat dilakukan pada level outlet. Suatu outlet memungkinkan untuk menggunakan lebih dari satu merek produk pada waktu yang sama. Kondisi tersebut mengakibatkan informasi pilihan merek diwakili oleh data multi-label. Penelitian ini menggunakan metode pendekatan transformasi permasalahan dengan mengubah data multi label menjadi beberapa peubah tunggal. Pemodelan dengan metode Multivariate Generalized Linear Mixed Model (MGLMM) dipilih dengan pertimbangan peubah respon berskala biner dan adanya dugaan korelasi antar peubah respon tersebut. Pemodelan lima peubah respon pilihan merek SKM dan KKM menghasilkan model yang tidak overdispersi dengan nilai statistik pearson chi-square terskala sebesar 0.99. Dengan taraf nyata 5%, hasil uji pengaruh tetap mengidentifikasi tiga faktor berpengaruh terhadap pilihan merek SKM dan KKM yakni jumlah belanja, provinsi, dan jenis usaha. Keragaman intersep antar pengaruh acak sebesar 1.53×10−18 atau tidak signifikan, sehingga hasil pemodelan dengan MGLMM tidak jauh berbeda dengan pemodelan dengan GLM secara terpisah untuk masingmasing respon.
Keyword: MGLMM, multi-label, pemodelan, pilihan merek

Judul: Kajian Pemodelan Topik dan Klasifikasi Label Ganda untuk Data Teks dengan Terapan pada Dokumen Paten Pupuk
Abstrak: Kasus-kasus pemodelan klasifikasi dapat dikategorikan sesuai dengan jumlah kelas atau label pada output klasifikasi. Pendekatan paling umum yang selama ini banyak dilakukan dengan memperlakukan tiap contoh hanya memiliki tepat satu kelas atau label. Pada pembelajaran mesin (Machine Learning, ML) terkhusus klasifikasi, seringkali terkendala untuk mengklasifikasi objek ke lebih dari satu label (label ganda). Hal ini dihadapkan pada kenyataan bahwa sebagian besar masalah klasifikasi yang diselidiki dalam ML adalah masalah klasifikasi label tunggal. Beberapa kasus label ganda terkadang mengasumsikan bahwa antar label memiliki korelasi. Pendekatan paling umum yang dilakukan dalam kasus klasifikasi label ganda yaitu dengan melakukan satu persatu klasifikasi label tunggal untuk setiap label peubah respon (binary relevance). Hal ini menjadi kendala ketika menggunakan metode transformasi kasus dengan teknik binary relevance, karena menganggap tidak terjadinya korelasi antar label. Teknik classifer chain dalam metode transformasi kasus, mempertimbangkan adanya dependensi antar label. Sejalan dengan adanya kendala korelasi antar label, metode Multi-label K-Nearest Neighbour (ML-KNN) berusaha menyelesaikan permasalahan label ganda dengan memperhatikan korelasi antar label. Penentuan klasifikasi teknologi suatu dokumen paten merupakan salah satu contoh kasus klasifikasi label ganda dengan asumsi adanya korelasi antar label. Dalam hal interpretasi, klasifikasi label ganda pada data teks seringkali peubah-peubah penjelas sulit untuk dipahami pemaknaannya. Hal ini diperlukan upaya transformasi pada sebaran kata peubah penjelas. Latent Dirichlet Allocation (LDA) memberikan output berupa daftar topik yang diberi bobot untuk masing-masing dokumen. Pendekatan LDA dengan kata lain dapat melakukan transformasi pada sebaran kata menjadi sebaran topik. Berdasarkan hal ini, pemodelan topik memberikan pemaknaan pada peubah penjelas. Tujuan yang hendak dicapai dalam penelitian ini diantaranya melihat hubungan antara intrepretabilitas topik dengan kinerja pemodelan klasifikasi label ganda. Mengkombinasikan model representasi dan klasifikasi label ganda. Mencari model otomatisasi dan pendekatan terbaik dalam klasifikasi label ganda, terkhusus ketika diaplikasikan pada dokumen paten terkait teknologi pengembangan pupuk. Titik optimum nilai koherensi jatuh pada saat banyaknya topik sejumlah sembilan, sementara titik optimum kinerja pemodelan klasifikasi label ganda (parameter evaluasi Mikro-F1) terjadi ketika jumlah topik sebanyak 23. Hal ini memberikan gambaran deskriptif bahwa antara nilai koherensi dan evaluasi kinerja pemodelan klasifikasi label ganda tidak terdapat hubungan secara langsung. Pemodelan klasifikasi label ganda pada seksi IPC “A” menunjukkan bahwa pendekatan peubah penjelas topik unggul sebanyak enam skema perbandingan parameter evaluasi sedangkan pendekatan berdasarkan peubah penjelas berupa frekuensi kemuculan suatu kata dalam suatu dokumen (term frequency/TF) hanya unggul di dua skema perbandingan parameter evaluasi. Pada Pemodelan klasifikasi label ganda seksi IPC “A” ini juga ditemukan bahwa metode CC-KNN unggul di parameter evaluasi Mikro-F1 dan Akurasi, sementara ML-KNN unggul di parameter evaluasi Hamming-loss dan One-error. Pengambilan keputusan metode terbaik ketika jumlah skema perbandingan berimbang adalah dengan memilih metode yang didalamnya unggul dalam hal parameter evaluasi Mikro-F1. Berdasarkan hal ini CC-KNN dianggap metode yang lebih baik jika dibandingkan metode CC-KNN untuk pemodelan klasifikasi label ganda pada seksi IPC “A”. Pemodelan klasifikasi label ganda untuk seksi IPC “C” menunjukkan bahwa pendekatan LDA (peubah penjelas topik) unggul dalam enam skema perbandingan parameter evaluasi, sementara pendekatan TF (peubah penjelas TF) unggul pada dua skema perbandingan parameter evaluasi. Metode CC-KNN pada klasifikasi label ganda seksi IPC “C” ini unggul di tiga parameter evaluasi, sedangkan metode ML-KNN
Keyword: CC-KNN, interpretability, LDA, ML-KNN, multi-label classification

Judul: Pemurnian dan karakterisasi protein inhibitor RNA helikase virus hepatitis C
Abstrak: Hepatitis C virus (HCV) infection is the second most common chronic viral infection in the world with global prevalence. This infection is contribution to chronic hepatitis and liver cirrhosis, often leading to hepatocellular carcinoma. There is no effective drug and vaccine available against HCV. The current standard treatment, a combination of pegylated interferon-α with ribavirin, is limited by its suboptimal response rate in a significant patient population, side effects, and affordability. Therefore, development of effective drug is needed. One approach to find out the candidate of antiviral drug is to discover the inhibitor of enzyme that essential for virus replication, such as RNA helicase. Streptomyces chartreusis 5-095 produce the inhibitor of HCV RNA helicase. The aim of this study was to purify the protein inhibitor which has inhibition activity against ATPase activity of RNA helicase HCV from S. chartreusis 5-095. The supernatant of culture S. chartreusis 5-095 exhibited high inhibiton activity against ATPase activity of RNA helicase HCV (approximately 72%) at 10 days of incubation. The extracellular protein inhibitor was partially purified by procedures of precipitation with ammonium sulfate to 65% saturation and gel filtration (Sephadex G50) using methanol water solution (4:6) as an eluen. The purity of protein inhibitor was monitored by SDS PAGE. The protein inhibitor showed a relative molecular mass were estimated to be 14 kDa and increased the purity 23,08 fold than those of the crude protein. The specific activity and IC50 after purification were 13,1338 U/mg and 0,0767 mg/mL, respectively. The activity of purified protein inhibitor showed its stability over pH range from 5-8 and optimum at pH 7,4. The inhibition activity showed its stability up to 70% at temperature 100 oC. The purified protein inhibitor relatively stable its activity at storage in the range of -20 oC to room temperature for 35 days.
Keyword: