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: Pembuatan yoghurt instan dengan menggunakan pengering semprot
Abstrak: Yoghurt adalah produk susu fermentasi yang menggunakan Lactobacillus delbruekii subsp. bulgaricus dan Streptococcus salivarus subsp. thermophillus sebagai kultur starter. Untuk memperpanjang umur simpan yoghurt, beberapa metode pengawetan telah dilakukan. Salah satu bentuk pengawetan yoghurt adalah dengan cara pengeringan. Metode pengeringan yoghurt yang dapat digunakan diantaranya dengan penjemuran, penggunaan pengering semprot, pengering beku, oven biasa dan oven vakum. Penelitian ini bertujuan untuk membuat yoghurt instan dengan menggunakan pengering semprot. Yoghurt dibuat dengan menambahkan 5% kultur yoghurt kedalam 10% susu skim, dan diinkubasikan pada suhu 42°C selama 3 jam. Sebelum dilakukan pengeringan, 5% gum arab ditambahkan ke dalam yoghurt. Suhu yang digunakan untuk pengeringan, untuk input 100,120 dan 140°C sedangkan untuk output 60, 70 dan 80°C. Sedangkan untuk pengeringan yoghurt pada tahap pengaruh penggunaan bahan pengisi digunakan bahan pengisi gum arab, dekstrin, campuran gum arab dan dekstrin (1:1) serta pati dengan konsentrasi sebanyak 5%. Selanjutnya terhadap yoghurt yang telah dikeringkan dilakukan analisis terhadap acceptable product (%), kadar air (%), derajat keasaman dan total asam tertitrasi (% asam laktat). Pada formulasi yoghurt instan ditambahkan gula, asam sitrat dan susu skim. Xantan gum dan sodium alginat digunakan untuk meningkatkan kekentalan yoghurt instan. Kultur starter yang digunakan terdiri dari Lactobacillus delbruekii subsp. bulgaricus dan Streptococcus salivarus subsp. thermophillus. Jumlah Streptococcus salivarus subsp. thermophillus lebih banyak dibandingkan dengan Lactobacillus delbruekii subsp. bulgaricus. Pengeringan dengan menggunakan suhu inlet 100°C dan outlet 60°C tidak digunakan karena yoghurt hasil pengeringan yang didapat masih dalam keadaan basah. Hasil pengeringan dengan menggunakan kombinasi empat suhu pengeringan tidak memberikan pengaruh yang nyata terhadap kadar air, pH dan total asam tertitrasi yoghurt kering yang dihasilkan. Pada uji organoleptik, yoghurt kering hasil pengeringan menggunakan suhu inlet 120°C dan outlet 80°C, setelah rehidrasi (10%) memiliki aroma yang terbaik. Atas pertimbangan ini, maka pengeringan dengan menggunakan suhu inlet 120°C dan outlet 80°C digunakan untuk tahap selanjutnya. ...
Keyword: