Judul: HPO Bootstrapping to Handle Overfitting in Sentiment Classification for High-Dimensional Data from Local Mobile Indie Game Reviews
Abstrak: Penggunaan smartphone telah mendorong popularitas permainan seluler, memungkinkan perkembangan sub-sektor pengembang aplikasi dan game di Indonesia. Namun, indie game developers menghadapi kekurangan sumber daya promosi, yang mengakibatkan kurangnya data ulasan untuk membangun model klasifikasi yang baik. Mengklasifikasikan ulasan game dengan dimensi tinggi menimbulkan tantangan statistik yang signifikan, seperti overfitting. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi metode optimisasi hyperparameter terbaik dalam klasifikasi support vector machines (SVM) untuk menentukan model klasifikasi sentimen terbaik. Secara khusus, tujuannya adalah mengevaluasi metode optimisasi hyperparameter terbaik berdasarkan nilai akurasi hasil klasifikasi SVM pada data berdimensi tinggi dan menerapkan bootstrapping pada metode optimisasi hyperparameter terbaik untuk memperoleh nilai akurasi model terbaik. Hasil analisis menunjukkan bahwa optuna optimization dan genetic algorithm memiliki nilai akurasi dan F1 score yang lebih baik dibandingkan dengan metode optimisasi lainnya. Dari hasil evaluasi, optuna optimization dianggap sebagai metode terbaik dalam konteks ini tanpa menggunakan bootstrapping. Hasil analisis menunjukkan bahwa optuna optimization memiliki nilai akurasi yang stabil, dengan nilai F1 score yang menurun ketika menggunakan bootstrapping, The use of smartphones has driven the popularity of mobile games, enabling the development of the sub-sector of application and game developers in Indonesia. However, indie game developers face a lack of promotional resources, which results in a lack of review data to build a good classification model. Classifying game reviews with high dimensions poses significant statistical challenges, such as overfitting. This study aims to evaluate the best hyperparameter optimization method in support vector machines (SVM) classification to determine the best sentiment classification model. Specifically, the goal is to evaluate the best hyperparameter optimization method based on the accuracy value of SVM classification results on high-dimensional data and apply bootstrapping to the best hyperparameter optimization method to obtain the best model accuracy value. The analysis results show that optuna optimization and genetic algorithm have better accuracy values and F1 scores compared to other optimization methods. From the evaluation results, optuna optimization is considered the best method in this context without using bootstrapping. The analysis results show that optuna optimization has a stable accuracy value, with an F1 score value that decreases when using bootstrapping.
Keyword: Mobile Games, Bootstrapping, Sentiment Classification, Hyperparameter Optimization, Support Vector Machines (SVM)

Judul: Bootstrapping HPO untuk Menangani Overfitting pada Klasifikasi Sentimen untuk Data Berdimensi Tinggi dari Reviews Indie Game Mobile Lokal
Abstrak: Penggunaan smartphone telah mendorong popularitas permainan seluler, memungkinkan perkembangan sub-sektor pengembang aplikasi dan game di Indonesia. Namun, indie game developers menghadapi kekurangan sumber daya promosi, yang mengakibatkan kurangnya data ulasan untuk membangun model klasifikasi yang baik. Mengklasifikasikan ulasan game dengan dimensi tinggi menimbulkan tantangan statistik yang signifikan, seperti overfitting. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi metode optimisasi hyperparameter terbaik dalam klasifikasi support vector machines (SVM) untuk menentukan model klasifikasi sentimen terbaik. Secara khusus, tujuannya adalah mengevaluasi metode optimisasi hyperparameter terbaik berdasarkan nilai akurasi hasil klasifikasi SVM pada data berdimensi tinggi dan menerapkan bootstrapping pada metode optimisasi hyperparameter terbaik untuk memperoleh nilai akurasi model terbaik. Hasil analisis menunjukkan bahwa optuna optimization dan genetic algorithm memiliki nilai akurasi dan F1 score yang lebih baik dibandingkan dengan metode optimisasi lainnya. Dari hasil evaluasi, optuna optimization dianggap sebagai metode terbaik dalam konteks ini tanpa menggunakan bootstrapping. Hasil analisis menunjukkan bahwa optuna optimization memiliki nilai akurasi yang stabil, dengan nilai F1 score yang menurun ketika menggunakan bootstrapping, The use of smartphones has driven the popularity of mobile games, enabling the development of the sub-sector of application and game developers in Indonesia. However, indie game developers face a lack of promotional resources, which results in a lack of review data to build a good classification model. Classifying game reviews with high dimensions poses significant statistical challenges, such as overfitting. This study aims to evaluate the best hyperparameter optimization method in support vector machines (SVM) classification to determine the best sentiment classification model. Specifically, the goal is to evaluate the best hyperparameter optimization method based on the accuracy value of SVM classification results on high-dimensional data and apply bootstrapping to the best hyperparameter optimization method to obtain the best model accuracy value. The analysis results show that optuna optimization and genetic algorithm have better accuracy values and F1 scores compared to other optimization methods. From the evaluation results, optuna optimization is considered the best method in this context without using bootstrapping. The analysis results show that optuna optimization has a stable accuracy value, with an F1 score value that decreases when using bootstrapping
Keyword: Bootstrapping, Mobile Games, Sentiment Classification, Hyperparameter Optimization, Support Vector Machines (SVM)

Judul: Enteric Collibacillosis Pada Anak Babi Baru Lahir: Patogenesa dan Perubahan-Perubahan Patologisnya
Abstrak: Diare disebabkan oleh infeksi bakteri Escherichia coli pada anak-anak babi baru lahir yang peka terhadap en terotoksin produk bakteri tersebut. Dikenal sebagai colibacillosis. Patogenesa dari colibacillosis anak babi baru lahir adalah (1) infeksi oleh E. coli patogen, (2) proliferasi E. coli di lumen usus halus, (3) produksi dan pelepasan enterotoksin, dan (4) aktifitas toksin pada usus halus. Dalam proses proliferasi, adanya antigen pili K88 sangat penting karena memungkinkan bakteri perlekatan dengan epitel mucosa usus halus. mengadakan Setelah ko lonisasi dan proliferasi segera toksin dilepaskan. Akti- fitas toksin menginduksi sekresi yang berlebihan dari u- sus sehingga banyak cairan yang dikeluarkan ke lumen usus. Hal ini mengakibatkan banyak cairan dan elektrolit hilang sehingga timbul diare, dehidrasi dan asidosis yang sering menyebabkan kematian. Perubahan-perubahan patologis yang umum adalah dis tensi usus halus, dilatasi lambung dan infark pada kurva- tura mayor. Perubahan-perubahan histologis yang terjadi adalah enteritis hemorrhagica acuta, oedem dan kongesti pembuluh darah di lamina propria, akumulassi leukosit inti polimorf, sel monosit, dan inti sel mengalami piknosis Thrombus pada vena dan degenerasi serta desquamasi sel epitel usus….
Keyword: