Judul: Kajian Empirik Akurasi Prediksi Klasifikasi Metode Rotation Forest
Abstrak: Klasifikasi adalah salah satu metode statistika yang dapat digunakan ketika peubah respon bersifat kategorik. Rotation forest membuat beberapa pohon gabungan dari sumbu peubah yang telah dirotasi menggunakan analisis komponen utama. Sebelum penelitian ini dilakukan, ada 13 penelitian di Departemen Statistika IPB mengenai klasifikasi dengan berbagai metode yang sudah dilakukan. Rataan tingkat akurasi klasifikasi ketiga belas penelitian tersebut adalah 81.47%. Nilai tersebut sudah cukup baik namun masih terdapat rataan kesalahan klasifikasi sebesar 18.53%. Rataan kesalahan klasifikasi pada penelitian sebelumnya tersebut menjadi hal yang menarik untuk diteliti dengan metode rotation forest. Rotation forest merupakan metode pohon gabungan yang paling akurat dibanding metode gabungan lainnya. Tujuan dari penelitian ini mengevaluasi metode rotation forest secara empirik dalam menghasilkan prediksi klasifikasi yang lebih baik. Sebagian besar data penelitian tersebut dapat diperbaiki dengan menggunakan metode rotation forest. Rataan tingkat akurasi klasifikasi meningkat sebesar 4.68%. Akurasi klasifikasi yang dihasilkan cukup konsisten. Selain itu, waktu komputasi yang dibutuhkan untuk menjalankan algoritme rotation forest cukup singkat walaupun data yang digunakan berukuran cukup besar.
Keyword: analisis komponen utama, metode gabungan, pohon klasifikasi, rotation forest

Judul: Kajian Sensitivitas Parameter Algoritme Pada Metode Rotation Forest
Abstrak: Rotation forest merupakan metode klasifikasi baru untuk membangun metode pohon gabungan (classifier ensembles) dengan menggunakan pohon keputusan yang saling bebas. Proses pembeda dalam rotation forest adalah penerapan analisis komponen utama untuk merotasi peubah asal menjadi peubah baru yang saling bebas. Beberapa penelitian telah membuktikan bahwa rotation forest lebih akurat dalam melakukan dugaan klasifikasi dibandingkan metode bagging dan random forest. Penentuan parameter algoritme, yakni ukuran banyaknya pohon keputusan yang digunakan dalam metode gabungan (l) dan banyaknya pemisah gugus peubah asal (k) memegang peranan penting dalam menentukan keberhasilan dan keakuratan dugaan klasifikasi. Penelitian ini menggunakan data dengan peubah respon terdiri dari 2 kategori/kelas. Hasil penelitian adalah: (1) Tidak didapatkan nilai k spesifik untuk tiap kategori data yang dapat memaksimumkan nilai keakuratan klasifikasi nilai, nilai k = (p-1) cenderung menghasilkan keakuratan klasifikasi yang lebih rendah dibandingkan nilai k = {1, 2, 3, p/3}. (2) Metode gabungan rotation forest efektif digunakan untuk melakukan pengklasifikasian data dengan hanya menggunakan sedikit pohon keputusan yakni 10 sampai 20 pohon. (3) Terdapat hubungan negatif antara nilai keakuratan klasifikasi dengan proporsi keragaman kumulatif data, yakni semakin tinggi nilai proporsi keragaman kumulatif suatu data cenderung menurunkan nilai keakuratan klasifikasi, atau sebaliknya.
Keyword: analisis komponen utama, metode pohon gabungan, rotation forest

Judul: Growth, Concentration Chlorophyll-a, and Structure of Macroalgae Gracilaria edulis in the Culture Media Containing Copper
Abstrak: The physiological responses (specific growth rate, concentration of chlorophyll-a, morphological and anatomical structure of the vegetative cells) of the marine macroalga Gracilaria edulis at the different concentrations of copper (0.01 as control, 0.04, 0.06 and 0,5 ppm) delivered continuously for 28 days under controlled laboratory conditions were investigated. Result showed that the degree of copper toxicity depends on both factor the concentration and exposure time. Copper concentration and day of exposure decreased significantly the specific growth rate (SGR) of the Gracilaria edulis but only 0,5 ppm Cu decreased the chlorophyll-a content when compared to control. Of the various physiological end points measured, growth proved to be the most sensitive response than chlorophyll-a with reductions in specific growth rate (SGR). The reason for this could be related to a greater sensitivity of the enzymes involved in growth than those related to chlorophyll-a or a greater energy needs to maintain cellular integrity and metabolic processes under sublethal Cu stress. In all cases, the main effect on vegetative cells were structure changes in cortex and subcortex cells, compared to control, macroalgae exposed to copper showed depigmentation and blending in the lateral branches, heavy staining of the cell wall and severe damage of cell membrane, while the mucilage and the cell walls was densely fibrillar, thick and heavily stained, the cortex cell was clearly vacuolated, the presence of endophytic on the cell wall and endophytic spores in the mucilage. The presence vacuoles should be related to a metal immobilization mechanism, minimizing the Cu toxicity for cells. The epiphytic bacteria can act as a biofilter diminishing the availability of Cu for macroalgae accumulation.
Keyword: