Judul: Kajian empirik kinerja metode klasifikasi biner Rotation Forest pada data tidak seimbang
Abstrak: Pemodelan klasifikasi biner dengan metode pohon gabungan rotation forest merupakan salah satu solusi untuk klasifikasi yang lebih akurat yang dapat dikembangkan. Penelitian ini mengukur kinerja metode klasifikasi biner rotation forest secara empirik pada data tidak seimbang, menggunakan data penumpang pada peristiwa tenggelamnya kapal Titanic tahun 1912. Metode ini bekerja cukup baik jika kelas dari variabel respons seimbang. Metode ini juga masih cukup baik ketika Imbalanced Ratio (IR) kurang dari 5.67 atau proporsi kelas minoritas lebih besar dari 15%. Pada kasus data dengan proporsi kelas positif atau minoritas 5%, rotation forest gagal menghasilkan kinerja klasifikasi yang lebih baik dibandingkan dengan random forest.
Keyword: binary classification, ensemble tree, imbalanced data, rotation forest

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: 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: