Judul: Seleksi Kelompok Metabolit Kandungan Temu Ireng (Curcuma aeruginosa) Terkait Bioaktivitas Menggunakan Regresi Group Lasso
Abstrak: Zingiberaceae adalah famili tumbuhan yang menjadi salah satu sumber bahan obat herbal atau jamu. Salah satu tumbuhan dari famili tersebut adalah temu ireng (Curcuma aeruginosa). Temu ireng telah digunakan sebagai bahan campuran obat untuk beberapa penyakit seperti gangguan pada pernapasan dan penyakit kulit. Identifikasi kandungan senyawa aktif kimia atau metabolit sekunder penyusunnya menjadi penting dilakukan untuk pemanfaatan temu ireng lebih lanjut. Metabolit sekunder pada tumbuhan digunakan sebagai bahan obat dan makanan. Informasi kandungan metabolitnya sangat membantu untuk mengidentifikasi karekteristik bioaktivitas atau aktivitas biologisnya. Contoh dari bioaktivitas adalah aktivitas antioksidan dan toksisitas yang menjadi bagian dari pertimbangan keamanan sebuah sampel untuk dimanfaatkan sebagai campuran obat atau makanan. Teknik kimia liquid chromatography (LC) yang dikombinasikan dengan mass spectrometry (MS) telah digunakan secara luas untuk mengidentifikasi kandungan metabolit suatu sampel. Metabolit hasil identifikasi LC-MS diekspresikan dalam bentuk rasio massa terhadap muatan (m/z). Metabolit dari suatu m/z belum dapat dijustifikasi secara langsung karena beberapa metabolit memiliki massa molekul yang sama. Individu m/z dengan dugaan metabolit yang sama dapat dipandang sebagai sebuah kelompok metabolit. Struktur data keluaran LC-MS dapat tersusun dari m/z dalam kuantitas yang banyaknya jauh melebihi kuantitas sampel yang digunakan. Kuantitas peubah prediktor yang jauh melebihi sampel yang digunakan (p >> n) dikenal dengan data dimensi tinggi. Kondisi ini menghasilkan matriks X⸆X yang singular karena matriks prediktor X tidak berpangkat penuh. Matriks X yang tidak berpangkat penuh juga dapat terjadi karena kolom-kolom yang tidak saling bebas linear. Hal ini terjadi jika terdapat collinearity, yaitu sebuah peubah prediktor merupakan fungsi dari peubah prediktor lainnya sehingga memiliki korelasi yang sempurna. Kondisi ini dikenal dengan istilah ill-conditioned. Akibat dari hal tersebut adalah hasil pendugaan parameter metode kuadrat terkecil (MKT) menjadi tidak unik. Metode analisis yang dapat digunakan untuk mengevaluasi pengaruh kelompok prediktor dengan kondisi data dimensi tinggi adalah regresi group lasso. Regresi group lasso meninjau peubah penyusun model regresi dalam bentuk kelompok peubah prediktor. Penambahan penalti intermediate pada fungsi tujuan MKT mengakibatkan beberapa koefisien regresi disusutkan tepat menjadi nol sehingga seleksi kelompok peubah terjadi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menduga kelompok metabolit kandungan temu ireng (Curmuma aeruginosa) yang berpengaruh terhadap aktivitas antioksidan dan toksisitas menggunakan regresi group lasso dan membandingkannya dengan hasil dugaan partial least square regression (PLSR) sebagaimana yang telah dilakukan oleh Septaningsih pada tahun 2015. Data yang digunakan adalah data hasil uji antioksidan dan toksisitas serta hasil percobaan spektrometri dari sampel rimpang temu ireng yang berasal dari 3 (tiga) wilayah penghasil temu ireng di pulau Jawa yaitu Cikabayan, Nagrak dan Tawangmangu. Peubah respon terdiri dari hasil uji aktivitas antioksidan dan toksisitas. Peubah prediktor yang digunakan adalah keluaran LC-MS Water Xevo G2-S QTOF. Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan, kelompok metabolit yang berpengaruh terhadap aktivitas antioksidan dan toksisitas didominasi oleh kelompok metabolit sekunder terpenoids. Hasil pendugaan kelompok metabolit menggunakan regresi group lasso memiliki kesamaan dengan hasil PLSR, baik terkait aktivitas antioksidan maupun aktivitas toksisitas. Regresi group lasso memberikan nilai root mean square error yang lebih kecil dibandingkan PLSR. Hasil analisis ini menunjukkan bahwa regresi group lasso memiliki hasil dugaan yang lebih baik dibandingkan PLSR pada data hasil percobaan spektrometri.
Keyword: Antioksidan, Curcuma aeruginosa, regresi group lasso, seleksi kelompok metabolit, toksisitas

Judul: Implementasi Regresi dan Klasifikasi Sparse Group LASSO dalam Seleksi Metabolit Sekunder yang Berperan Pada Aktivitas Antioksidan Sembung
Abstrak: Data berdimensi tinggi (p>>n) merupakan permasalahan yang sering terjadi pada dunia penelitian. Penelitian ini sering terjadi pada bidang bioinformatics maupun chemometrics yang berkaitan dengan gen, senyawa, maupun sejenisnya. Dalam pengolahan data ini, melakukan pemodelan dengan penggunaan model regresi berganda biasa menjadi sulit dilakukan. Hal ini diakibatkan hasil dalam pendugaan paramater model menjadi sulit diinterpretasikan dengan banyaknya peubah yang dianalisis. Pengembangan metode regularisasi dengan menambahkan fungsi penalti norm l_1 pada model regresi merupakan solusi yang dapat digunakan, yang disebut sebagai Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Method (LASSO). Namun dalam kasus penerapan, beberapa peubah memiliki karakteristik yang sama perlu dilakukan pengelompokan peubah. Selain memiliki kesamaan karakteristik, pengelompokan peubah ini dilakukan untuk mempermudah dalam identifikasi interpretasi hasil yang didapat. Dikembangkan metode Group Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Method (Group LASSO). Metode ini fokus pada pereduksian dan seleksi pada kelompok peubah. Metode Group LASSO mengabaikan peubah yang tidak signfikan dalam kelompok peubah yang signifikan. Sparse Group Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Method (SGL) melengkapi kekurangan dari group LASSO, yaitu melakukan seleksi kelompok peubah dan elemen kelompok peubah secara bersamaan. Dapat teramati peubah yang tidak signifikan pada kelompok peubah signifikan. Penerapan pada kasus penelitian yang berbasis spektrometri sering mengalami hal tersebut, yaitu mengenai identifikasi kandungan senyawa pada tanaman herbal. Salah satunya adalah tanaman sembung (Blumea balsamifera). Sembung (Blumea balsamifera) merupakan salah satu tumbuhan yang dapat digunakan sebagai obat herbal. Sembung (Blumea balsamifera) termasuk jenis tanaman liar yang mudah dibudidayakan. Senyawa-senyawa yang terdapat pada sembung merupakan bahan aktif biofarmaka. Sembung memiliki Kandungan senyawa metabolit sekunder, yaitu flavonoid, saponin, glikosida, alkaloid, dan terpenoid. Dari kandungan senyawa tersebut dapat ditentukan senyawa metabolit sekunder yang berpengaruh terhadap aktivitas antioksidan, yang dapat dimanfaatkan sebagai campuran obat atau makanan. Diketahui bahwa aktivitas antioksidan merupakan aktivitas senyawa yang dapat meredam efek negatif dari radikal bebas. Aktivitas antioksidan juga dapat diamati berdasarkan kekuatan dari aktivitas antioksidannya yaitu antioksidan kuat dan lemah. Maka dari pada penelitian ini dilakukan dua pendekatan metode inferensi statistika yaitu Regresi SGL dan Klasifikasi SGL. Pengukuran performa dua metode ini dilakukan dengan melakukan kajian simulasi dari beberapa Skenario. Tiap Skenario diberikan perlakuan yang berbeda yaitu pada proses pengelompokan jumlah elemennya. Kemudian dilanjutkan dengan menerapkan kedua metode tersebut pada proses identifikasi kandungan senyawa Metabolit Sekunder Sembung. Identifikasi kandungan senyawa Metabolit Sekunder pada Sembung dapat dilakukan melalui teknik spektrometri, yaitu teknik Fourrier Transform Infrared (FTIR) dan Liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS). Hasil proses FTIR dan LC-MS ini akan menghasil peubah yang sangat banyak dengan beberapa peubah memiliki karakteristik yang sama. Untuk mengidentifikasi senyawa yang berpengaruh terhadap aktivitas antioksidan perlu pemodelan regresi dengan metode regularisasi dan memerhatikan pengelompokan peubah, yaitu metode SGL. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji model Regresi SGL dan Klasfikasi SGL dalam seleksi kelompok peubah serta mengimplementasi model tersebut mengidentifikasi kandungan senyawa metabolit sekunder Sembung terhadap aktivitas antioksidan. Berdasarkan hasil kajian simulasi dalam melakukan penentuan kelompok peubah, pemilihan jumlah elemen kelompok peubah yang berbeda-beda tidak mempengaruhi hasil dari regresi dan klasifikasi SGL. Namun dilihat dari ragam seleksi parameter (β_i=0) yang dihasilkan setelah pengulangan sebanyak 100 kali, model regresi SGL lebih stabil dibandingkan dengan klasifikasi SGL. Dan berdasarkan analisis data terapan, didapat
Keyword: FTIR, high dimensional data, LC-MS, sembung (Blumea Balsamifera), sparse group lasso

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: