Judul: Context model automata CMA pada prediction by partial match PPM untuk kompresi teks
Abstrak: Context model automata (CMA) adalah salah satu teknik pemodelan berbasis context untuk kompresi data yang menggunakan finite state automata (FSA) (Franti dan Hatakka, 1998). CMA dapat memodelkan context sampai panjang context minimum (order-1) yang terdapat dalam setiap state pada automata. CMA juga bisa digunakan sebagai alat bantu dalam menganalisis perilaku dari model-model context dan mendesain model context yang baru. Oleh karena itu CMA dapat mensimulasikan metode- metode pemodelan context yang lain. Seperti pemodelan berbasis context lainnya CMA hanya ditujukan untuk memodelkan data saja. Oleh karena itu, CMA harus diintegrasikan dengan beberapa komponen lain agar dapat membentuk suatu teknik pemampatan yang utuh. Prediction By Partial Match (PPM) merupakan salah satu metode yang menggunakan context dalam proses penghitungan distribusi peluang karakter-karakter yang akan dikodekan. Ide dasar dari PPM adalah melakukan prediksi karakter apa yang akan mengikuti rangkaian karakter yang telah muncul dalam model (context). Dari sinilah peluang setiap karakter yang mungkin mengikuti context tersebut didapatkan. Dalam penggunaan context yang akan memprediksi sebuah karakter yang akan dihitung peluangnya PPM memakai panjang context yang berbeda-beda. Jika suatu panjang context tidak dapat memprediksi sebuah karakter, maka PPM akan beralih pada panjang context lain yang lebih pendek (satu karakter). Proses perpindahan dari satu context ke context yang lain ini dilakukan oleh metode escape. Dalam proses pergantian penggunaan context untuk memprediksi peluang ini harus dapat dipastikan agar tidak ada satu karakter yang diprediksi oleh dua context yang berbeda agar peluang setiap karakter dapat dihitung lebih akurat. Permasalahan ini ditangani oleh sebuah metode yang disebut exclusion. Prediction By Partial Match (PPM) merupakan sebuah model peluang yang terbaik. PPM dapat memodelkan sebuah file sehingga dihasilkan file terkompresi dengan bit rate 2.2 per karakter. Tetapi disamping keunggulannya ini PPM cukup sulit dipelajari perilakunya. Oleh karena itu digunakan konsep CMA untuk mensimulasikan proses-proses yang terjadi pada PPM. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari algoritma CMA yang diterapkan pada konsep PPM, merancang dan menganalisis algoritma, serta membuktikan bahwa segala proses yang ada pada CMA setelah diterapkan pada PPM tidak melanggar segala ketentuan/syarat yang ada pada CMA. Dalam penelitian ditemukan bahwa perilaku dari PPM adalah selalu melakukan pembuatan context, perkembangan context sangat cepat, dan pengkodean suatu karakter selalu dimulai dari context dengan panjang maksimum. Sementara kelebihannya adalah dapat mengadaptasi sumber data dengan cepat, mempunyai initial automata (automata awal) yang baik, dan dapat menghitung peluang lebih akurat. Selain itu, penerapan konsep CMA pada PPM tidak melanggar segala ketentuan/syarat yang ada pada CMA. Oleh karena itu, CMA dapat digunakan untuk mensimulasikan PPM. Sedangkan kompleksitas algoritma PPM sendiri adalah O(n)
Keyword: PPM, CMA, context, finite state automata, distribusi peluang, pengkodean, prediksi, escape, exclusion, arithmetic coding, entropy

Judul: Pendekatan Baru Pada Pembentukan Kandidat Model Averaging Regresi Dimensi Tinggi.
Abstrak: Regresi dimensi tinggi terjadi ketika banyaknya peubah bebas 𝑝������ melebihi banyaknya ukuran contoh 𝑛������. Kondisi data seperti ini seringkali dijumpai pada penelitian bidang biologi, terutama terkait penelitian genetika. Atas dasar salah satu tujuan analisis regresi yaitu untuk prediksi peubah respon, penelitian ini mengangkat konteks data dimensi tinggi di dalamnya. Metode utama yang dikaji ialah model averaging. Penelitian ini diawali dengan mengevaluasi dua metode yang ada di literatur yaitu Randomized Model Averaging (RMA) dan General-Model Averaging (GMA). Selanjutnya dikembangkan pendekatan baru yaitu Principal Component Model Averaging (PCMA). Metode PCMA disulkan sebagai pendekatan baru dengan menggunakan matriks rotasi pada rotation forest untuk membentuk struktur data baru. Proses rotasi ini dilakukan untuk membuat data regresi agar saling bebas. Suatu simulasi dilakukan yaitu dengan mengkaji kinerja pendekatan baru yang diusulkan, PCMA, dengan GMA dan RMA, dengan cara membandingkan beberapa ukuran seperti keakuratan prediksi (MAPE, MAE, MSE), ketakbiasan prediksi, kebebasan dan ragam antar prediksi kandidat model, serta ragam prediksi model final. Pada simulasi tersebut diatur beberapa hal yaitu 𝑛������=100, 𝑝������= 2000, banyaknya kandidat model 𝑘������=50, dan ulangan 1000 kali. Hasilnya, terungkap bahwa PCMA lebih baik dalam prediksi peubah respon daripada RMA dan GMA, yaitu memiliki akurasi tinggi dalam prediksi dan ragam model final yang kecil. Selanjutnya, kajian prediksi pada peubah paparan ke aflatoksin B1 (AFB1) dari wanita hamil dengan metilasi DNA sel darah putih bayinya pada data penelitian di Negara Gambia menjadi sajian studi kasus. Hasilnya ialah PCMA juga memberikan prediksi yang paling baik pada peubah paparan ke aflatoksin B1 dari wanita hamil dengan metilasi DNA sel darah putih bayinya.
Keyword: model averaging, regresi, regresi dimensi tinggi, rotation forest

Judul: Evaluation of Influenza Antibody Titers in Serum and Egg Yolk of Layers Vaccinated with Influenza Vaccines.
Abstrak: Influenza belongs to the Orthomyxoviridae family which causes upper and lower respiratory tract infection. The aim of this study was to evaluate influenza-A specific antibody titers from serum and egg yolk of hens vaccinated with quadrivalent influenza vaccines. Three Hy-line Brown layers were vaccinated with quadrivalent influenza type A and B inactivated vaccines. Vaccination was carried out three times at a dose of 0.25 ml/chicken via the intramuscular route. The first vaccination was carried out at 24 weeks of age, then boosters were performed at 28 and 32 weeks of age. Serum and egg yolk were collected every week for 20 weeks since the first vaccination. Influenza A H3N2 and H1N1 antibody titers were determined using hemagglutination-inhibition (HI) test and agar-gel-precipitation (AGP) test. Influenza-A H3N2 and H1N1 specific antibodies were detected in both serum and egg yolk from the first to twenty weeks after the initial vaccination. Highest HI geometric mean titer (GMT) of H1N1 antibody reached 26.67 HIU at nine weeks post first vaccination (p.f.v), while H3N2 antibody reached 26 HIU at six weeks p.f.v. Our result showed that influenza antibodies can be produced in layers using quadrivalent vaccines and layer chickens are able to produce equivalent antibody levels for each influenza subtype.
Keyword: antibody, egg yolk, influenza, layer chickens, serum