Judul: Analisis Perbandingan Metode Machine Learning pada Prediksi Khasiat Jamu
Abstrak: Jamu adalah bahan berupa tumbuhan, bahan hewan, bahan mineral, sediaan sarian (galenik) atau campuran dari bahan tersebut yang secara turun temurun telah digunakan untuk pengobatan. Jamu telah terbukti secara empiris dapat menyembuhkan beberapa penyakit namun belum ada bukti ilmiah yang menjelaskan keterkaitan antar formula dan komposisi bahan-bahan alami dengan khasiatnya sehingga masih menjadi permasalahan yang menarik untuk diteliti. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis metode machine learning dalam mengklasifikasi khasiat jamu berdasarkan komposisi tanaman dan mencari metode yang paling cocok untuk klasifikasi khasiat formula jamu. Hasil penelitian ini dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan metode Partial Least Square Discriminant Anaysis (PLS-DA), metode Support Vector Machine (SVM), dan metode Voting Feature Intervals 5 (VFI5). Metode PLS-DA memiliki akurasi 71.60%, SVM memiliki akurasi 71%, dan metode VFI5 memiliki akurasi 54.91%. Metode machine learning yang paling cocok dengan data jamu adalah random forest dengan akurasi sebesar 71.77% dengan waktu training yang tidak jauh berbeda dengan metode machine learning lainnya.
Keyword: jamu, machine learning, random forest

Judul: Klasifikasi Khasiat Formula Jamu menggunakan Metode Support Vector Machine dan Komposisi Tanaman Jamu sebagai Penciri
Abstrak: Jamu adalah obat tradisional yang belakangan ini popular dengan sebutan obat herbal. Jamu dibuat dari bahan-bahan alami, berupa bagian dari tumbuhan, seperti rimpang (akar-akaran), daun-daunan, kulit batang, dan buah. Jamu memiliki banyak variasi formula sehingga proses klasifikasi jamu berdasarkan komposisi tanaman masih merupakan permasalahan yang menarik untuk diteliti. Tujuan dari penelitian ini menganalisis klasifikasi khasiat jamu berdasarkan persentase komposisi riil tanaman jamu menggunakan metode support vector machine (SVM) dan membandingkan nilai akurasi SVM dengan scaling dan tanpa scaling. Dataset yang digunakan adalah data dari 142 jenis tanaman yang dikumpulkan dari 109 data jamu dan komposisinya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai akurasi tertinggi dihasilkan oleh model yang menggunakan radial basis function (RBF) kernel dengan SVM tanpa scaling sebesar 52.29%.
Keyword: efikasi, jamu, klasifikasi, support vector machine

Judul: Distribution and Diversity of Ectoparasite Mites on Geckos in Indonesia
Abstrak: Data on the diversity and dispersal of parasitic mites on house geckos in Indonesia are very scarce. In this work, the distribution and diversity of mites living on three species of house geckos, namely Cosymbotus platyurus, Hemidactylus frenatus, and H. garnotii collected throughout Indonesia, has been elaborated. Geckos and mites were captured and immediately preserved in 70% ethanol. Whole mount of the mites was prepared by clearing in lactophenol followed by mounting on polyvinyl lactophenol solutions. The SEM preparation was conducted to examine the detail morphological characters of the mites. The results showed that among 448 individuals of geckos, 221 geckos were infected by Geckobia mites. Prevalences of C. platyurus, H. frenatus, and H. garnotii infested by mites were 14.8%, 50.69%, and 79.6%, respectively. Three different spesies of Geckobia (G1, G2, and G3) could be differentiated; and based on similarities of their morphological characters to ones described in published literatures, Geckobia G2 is Geckobia glebosum and Geckobia G3 is Geckobia bataviensis while G1 could not be identified to the species level. The highest mean intensity of Geckobia G1 infestation was found on H. garnotii (I=7.0), G. glebosum infestation on H. frenatus (I=3.5), and G. bataviensis infestation on H. garnotii (I=11.8). In general, C. platyurus was infested by the least number of mites. Geckobia G1 were found living on the skin folds on the claws, G. glebosum were found mainly on the body and thigh, and G. bataviensis were found on almost all parts of the host’s body. Geckobia mites are distributed randomly throughout Indonesian Archipelago, following the pattern of distribution of their hosts. So it is concluded that Geckobia G1, G. glebosum, and G. bataviensis are sympatric.
Keyword: