Judul: Study of Penalized Logistic Regression on High Dimensional Data
Abstrak: Klasifikasi merupakan salah satu teknik data mining yang paling populer. Analisis klasifikasi sering melibatkan data berdimensi tinggi dimana peubah penjelas jauh lebih banyak dari pada amatan. Salah satu data dimensi tinggi adalah microarray. Microarray memuat data ekspresi gen yang memiliki puluhan ribu gen dengan jumlah amatan yang lebih sedikit. Pada data berdimensi tinggi sering terjadi pelanggaran syarat multikolinieritas. Kemudian, peubah respon hanya terkait dengan sejumlah kecil peubah penjelas, diantara sejumlah besar peubah yang mungkin. Maka dari itu, seleksi peubah penting dilakukan untuk menentukan gen gen yang relevan pada data ekspresi gen. Salah satu metode yang tepat untuk analisis ekspresi gen dengan peubah respon biner yang bisa mengatasi masalah multikolinieritas adalah regresi logistik terpenalti. Penelitian ini membandingkan dua metode regresi logistik terpenalti, yaitu Correlation based penalized logistic regression (CBPLR) dan Adjusted adaptive elastic net (AAElastic). Penelitian ini terdiri dari kajian simulasi dan kajian terapan dengan data rill. .. dst
Keyword: Adjusted adaptive elastic net (AAElastic), Correlation based penalized  logistic regression (CBPLR), lung cancer, penalized logistic  regression, gene expression

Judul: Perbandingan Metode Regresi Logistik Terpenalti pada Data Ekspresi Gen
Abstrak: Salah satu data berdimensi tinggi adalah microarray. Microarray memuat data ekspresi gen yang terdiri atas pengamatan berkisar antara 10 sampai 100 dan puluhan ribu gen. Data ekspresi gen biasanya memiliki respons biner, yaitu pasien dengan jaringan normal dan jaringan kanker. Banyaknya peubah penjelas yang jauh lebih besar dari pada banyaknya pengamatan memungkinkan terjadi multikolinieritas. Oleh karena itu, seleksi peubah penting untuk mengidentifikasi peubah yang relevan dalam data berdimensi tinggi, termasuk data ekspresi gen. Salah satu metode yang tepat untuk melakukan analisis ekspresi gen dengan respons biner (pasien kanker dan pasien normal) adalah menggunakan regresi logistik terpenalti. Pendugaan koefisien dalam regresi logistik terpenalti dilakukan dengan memaksimumkan log fungsi kemungkinan, tetapi dengan subjek pada fungsi yang diberikan penalti. Penalti memaksa koefisien regresi untuk menciut ke 0. Oleh sebab itu, regresi logistik terpenalti sering disebut sebagai metode penciutan atau regularisasi. Pada penelitian ini dibandingkan 5 metode regresi logistik terpenalti. Metode-metode tersebut diantaranya, regresi gulud, LASSO, elastic net, SCAD, dan GELnet. Penelitian ini terdiri atas kajian simulasi dan kajian terapan dengan data riil. Pada kajian simulasi, kelima metode regresi logistik terpenalti dievaluasi dengan nilai sensitivitas, spesifisitas, dan FDR. Evaluasi tersebut dilakakukan terhadap nilai ��������� hasil pendugaan. Selanjutnya, metode regresi logistik terpenalti terbaik diterapkan pada data ekspresi gen. data ekspresi gen yang digunakan ada 2, yaitu data ekspresi gen pasien CRC dan HCC. Pada penerapan menggunakan data riil data dibagi menjadi data latih dan data validasi. Data yang digunakan untuk analisis adalah data latih. Selanjutnya, data validasi digunakan untuk melakukan prediksi. Prediksi dilakukan untuk melihat banyaknya pasien dengan jariangan kanker dan jaringan normal. Hasil prediksi tersebut kemudian dievaluasi dengan nilai sensitivitas, akurasi, dan AUC. Pada kajian simulasi diterapakan 120 skenario pada metode regresi gulud, LASSO, SCAD, elastic net, dan GELnet. Berdasarkan nilai sensitvitas, spesifisitas, dan FDR, metode LASSO, SCAD, dan elastic net lebih tepat untuk digunakan pada skenario-skenario tersebut. Oleh karena itu, ketiga metode tersebut diterapkan pada data riil. Pada data CRC terdapat 12, 9, dan 98 gen yang terseleksi menggunakan metode LASSO, SCAD, dan elastic net. Sementara itu, berdasarkan hasil prediksi, metode yang paling tepat digunakan untuk memprediksi pada data CRC adalah SCAD. Pada data HCC terdapat 12, 6, dan 116 gen yang terseleksi menggunakan metode LASSO, SCAD, dan elastic net. Sementara itu, berdasarkan hasil prediksi, metode yang paling tepat digunakan untuk memprediksi pada data HCC adalah elastic net.
Keyword: regresi logistik terpenalti, gulud, LASSO, elastic net, SCAD, GELnet, ekspresi gen, CRC, HCC

Judul: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4