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 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: 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: