Judul: Pengembangan Metode Pembentukan Kandidat Model Averaging pada Data Dimensi Tinggi
Abstrak: Analisis regresi merupakan suatu metode statistika yang digunakan untuk mendeskripsikan hubungan fungsional antara dua peubah, yaitu peubah respon dan peubah penjelas. Salah satu permasalahan yang tidak dapat diselesaikan oleh analisis regresi linear berganda yaitu kondisi data dengan banyaknya amatan lebih sedikit dibandingkan dengan banyaknya peubah penjelas (data berdimensi tinggi). Kondisi ini menyebabkan multikolinearitas pada peubah penjelas. Multikolinearitas mengakibatkan hasil prediksi yang dihasilkan oleh analisis regresi menjadi tidak akurat. Model averaging dikembangkan sebagai salah satu pendekatan yang digunakan untuk mengatasi data berdimensi tinggi pada analisis regresi. Tujuan model averaging juga adalah meningkatkan akurasi prediksi. Model averaging merupakan metode yang mengombinasikan beberapa kandidat model secara terboboti. Dua tahapan model averaging adalah pembentukan kandidat model dan penentuan bobot kandidat model. Metode pembentukan kandidat antara lain randomized model averaging (RMA), correlation model averaging (CMA), dan principal component model averaging (PCMA). Beberapa pilihan bobot kandidat model averaging yang dapat digunakan adalah bobot berdasarkan kriteria AIC, bobot berdasarkan kriteria BIC, bobot berdasarkan kriteria Mallows’ Cp, dan bobot berdasarkan kriteria cross-validation. Tujuan utama penelitian ini adalah pengembangan metode dalam pembentukan kandidat model. Partial least squares model averaging (PLSMA) adalah metode yang diusulkan. PLSMA dikembangkan berdasarkan metode PCMA. Konsep dari PLSMA adalah merotasi dan mereduksi peubah penjelas asli menjadi menjadi peubah baru melalui proses partial least squares (PLS). Kajian simulasi dilakukan untuk mengevaluasi kebaikan metode PLSMA dan membandingkan hasilnya dengan metode RMA, CMA, dan PCMA. Indikator-indikator pengukuran yang digunakan untuk mengevaluasi metode tersebut antara lain root mean squared error of prediction (RMSEP), korelasi antara nilai aktual peubah respon dan prediksinya, serta kehomogenan ragam prediksi. Data simulasi dibangkitkan dengan kondisi banyaknya peubah penjelas 𝑝������=2000, banyaknya amatan 𝑛������=150, dan banyaknya kandidat model 𝑘������=20. Hasil analisis menunjukkan bahwa PLSMA menghasilkan prediksi dengan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode RMA, CMA, dan PCMA.
Keyword: analisis regresi, data berdimensi tinggi, model averaging, partial least squares

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: Hybrid solar cells of ZnO nanoparticles/chlorophyll was modified metal ions (Zn2+ and Cu2+ )
Abstrak: Zinc Oxide (ZnO) is a n-type semiconductor with a wide the energy band (Band Gap) is 3.37 eV at room temperature and 3.34 eV at low temperature with a large exiton binding energy is 60 meV. ZnO has been synthesized by hydrothermal method, resulting in a decrease in particle size over the duration of the hydrothermal changes. Crystallographic structure of ZnO were characterized using XRD, has shown the characteristic pattern of a hexagonal wurtzite structure, the crystallite size increases to changes in particle size. Changes in particle size has also led to a change in the absorption peak of ZnO as has been demonstrated posted under test using the optical properties of UV-Vis spectrophotometer. Changes of this uptake has also led to changes in the energy band gap, which increases its band gap energy of the particle size. In electronic applications, especially in solar cells. Chlorophyll is considered less effective, because of their very nature are easily degraded as a result of several reactions which are acid, lighting and temperature. The results of the stability test using a halogen lamp 34 W/m2 for 5 hours, that the substitution of chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form more stable than natural chlorophyll. The characterization of the optical properties, the combination of ZnO / chlorophyll in the form of hybrid films has led to a shift in the absorption region of ZnO becomes more widely from the UV to Visible. ZnO/chlorophyll has absorption range of 350-515 nm, ZnO / Zn-feofitin 332-401 nm and 332-632 nm for Cu-feofitin. The combination of ZnO/chlorophyll and CuSCN as a solid electrolite in hybrid solar cell, a modified chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form a more stable I-V curve. It is characterized by its fill factor value greater than natural chlorophyll. Nevertheless, solar cells with natural chlorophyll has been able to produce higher efficiency values of chlorophyll were substituted.
Keyword: Hydrothermal, ZnO/Chlorophyll modified, Hybrid Solar Cell