Judul: The Development of Variable Selection Technique in  Penalized Logistic Regression Method with Pathway Variable
Abstrak: Microarray merupakan media yang digunakan dalam analisis ekspresi gen. Intesitas ekspresi gen disimpan dalam bentuk warna pada setiap probe microarray yang dikuantifikasi ke dalam bentuk numerik. Data ekspresi gen merupakan salah satu data berdimensi tinggi dengan jumlah peubah penjelas (gen) jauh lebih banyak dari jumlah observasi. Pada data ekspresi gen, peubah penjelas berupa gen dan peubah respon berupa observasi. Suatu gen memiliki keterkaitan dengan gen lainnya atau bersifat pathway. Oleh karena itu, dibutuhkan matriks presisi (R inv) untuk menggambarkan keterkaitan antar gen. Respon pada data ekspresi gen biasanya bersifat biner, yaitu jaringan sakit atau jaringan normal. Salah satu metode yang tepat untuk menganalisis data ekspresi gen dengan respon biner adalah model regresi logistik terpinalti. Nilai penduga parameter dapat diduga dengan menggunakan metode Iterative Weighted Least Squares (IWLS). Pada penelitian ini diterapkan metode IWLS dengan menambahkan ridge regression (L2) sebagai pinalti model regresi logistik. Penerapan ridge regression tidak dapat menyeleksi peubah secara langsung, namun peubah yang dihasilkan didiskretisasi menggunakan kuantil 0.8. Gen dengan koefisien lebih besar dari kuantil 0.8 diseleksi sebagai gen aktif. Pada penelitian ini, proses seleksi gen dilakukan baik secara individu maupun pathway. Pada kajian simulasi, ditentukan nilai rata-rata pengaruh gen terhadap respon, besaran hubungan antar gen yang saling berkontribusi, dan jumlah gen aktif yang terlibat dalam pathway. Data simulasi dibangkitkan berdasarkan karakteristik data riil dan diterapkan pada metode IWLS dengan model regresi logistik terpinalti L2 . Evaluasi dilakukan pada dugaan parameter yang dihasilkan. Evaluasi dilihat berdasarkan sensitivitas dalam menduga gen dan pathway aktif, FPR dalam menduga gen aktif, rata-rata koefisien gen aktif dan gen non aktif, serta persentase gen non aktif dalam pathway yang terseleksi. Setelah evaluasi menunjukkan hasil yang memuaskan, kemudian data riil diterapkan pada metode tersebut. Pada kajian terapan digunakan data ekspresi gen colorectal cancer (CRC). Data tersebut terdiri 18 observasi dan 23477 gen. Matriks presisi dibangun dengan melihat gen yang terlibat dalam pathway pada data CRC. Seluruh data tersebut diterapkan pada IWLS dengan model regresi logistik terpinalti L2. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa kenaikan nilai rata-rata pengaruh gen aktif dan jumlah gen aktif dalam pathway dapat meningkatkan sensitivitas menduga gen dan pathway aktif. Selain itu, terjadi penurunan FPR dalam menduga gen aktif. Rata-rata koefisien gen aktif meningkat dan rata-rata gen non aktif mendekati 0. Persentase gen non aktif yang terseleksi dalam pathway meningkat. Hasil evaluasi sensitivitas menunjukkan metode IWLS dengan regresi logistik terpinalti L2 dapat melakukan seleksi secara pathway. Data CRC diterapkan pada metode tersebut dan dihasilkan 8 pathway dan 635 gen yang terseleksi.
Keyword: iterative weighted least squares (IWLS), pathway variable selection, penalized logistic regression, ridge regression, the genes expression

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. Pada kajian simulasi metode dievaluasi dengan nilai akurasi, persentase beta tidak nol yang diprediksi benar dan persentase beta nol yang diprediksi salah. Evaluasi tersebut dilakukan terhadap ketepatan prediksi 𝑦���� dan nilai 𝛽���� hasil pendugaan. Pada kajian simulasi diterapkan 9 skenario dengan tingkat korelasi dari mulai rendah sampai tinggi yaitu 0,1; 0,5; 0,98 dan variasi dari jumlah contoh 30,50, 70. Kemudian, setiap skenario diulang sebanyak 20 kali. Metode CBPLR memiliki nilai akurasi tertinggi dari semua skenario yaitu 88 persen dibandingkan AAElastic. Kemudian, persentase ketepatan dalam memilih peubah informatif memiliki nilai tertinggi sebesar 88,8 persen. Persentase kesalahan dalam memilih peubah non informatif memiliki nilai terendah yaitu 7,8 persen. Maka dari itu, metode CBPLR lebih unggul dibandingkan AAElastic. Selanjutnya, metode tersebut juga diterapkan pada data ekpresi gen pasien kanker paru-paru. Pada data kanker paru-paru ada 15 gen yang terseleksi menggunakan metode CBPLR, sedangkan 176 gen yang terseleksi oleh metode AAELastic. Berdasarkan hasil prediksi nilai akurasi dari metode CBPLR 94,9 persen, lebih unggul dari AAElastic yaitu 78,1 persen., Classification is one of the most popular data mining techniques. Classification analysis often involves high-dimensional data where the number of explanatory variables are more numerous than the number of observations. One of the high-dimensional data is a microarray. Gene data expression microarray containing tens of thousands of genes with less number of observations. In high-dimensional data, there is often a violation of the multicollinearity requirements. Furthemore, the response variable is only associated with a small number of explanatory variables, among a large number of possible variables. Then the selection of variables is important to determine relevant genes for gene expression. One appropriate methods for the multicollinearity problem in gene expression data with binary response variables is penalized logistic regression. In this study, we compared two logistic regression methods. These methods are Correlation based penalized logistic regression (CBPLR) dan Adjusted adaptive elastic net (AAElastic). This research consists of simulation and applied studies with real data. In the simulation study, the method was evaluated with accuracy, the non-zero beta percentage that was predicted to be correct and the beta zero percentage that was predicted to be wrong. The evaluation is carried out on the accuracy of the prediction of y and the estimated β value.
Keyword: Adjusted adaptive elastic net (AAElastic), Correlation based penalized logistic regression (CBPLR), gene expression, lung cancer, penalized logistic regression

Judul: Performa kecoa madagaskar (Gromphadorhina portentosa) pada tipe tempat sembunyi yang berbeda
Abstrak: Madagascar cockroaches come from Madagascar Island in the southest of Africa Beach. This cockroaches is a giant cockroaches in the world and as big as a giant beetle that called as "giant cockroaches". Madagascar cockroaches is a giant cockroaches and have a different character with another cockroaches, that is big size and types that it make it looks like beetle, fizz, doesn't bite, doesn't have wings and outdorless so that these cockroaches harmless for human and can be keep as pets that quite popular all over the world because of it's unique.
Keyword: