Judul: Pendugaan Data Hilang pada ModelAR(I) dengan Algoritma EM (Expectation Maximization)
Abstrak: Permasalahan umum yang sering ditemukan dalam pemodelan data deret waktu ialah terdapat banyak dala hilang dalam derel waklu. Perlakuan umum dalam menduga data hi lang adalah dengan nilai rataan, mctode ini tidak dapat diterapkan secara umum karena banyak kekurangannya. Salah satu metode lain yang dapat digunakan untuk menduga data hilang adalah algoritma EM (Expectation Maximization), yang berdasarkan proses memaksimumkan fungsi loglikelihood model. Berdasarkan hasil simulasi pendugaan data hilang dengan tingkat data hilang 10%, 15%, dan 20%, baik pada data bangkitan AR(I) maupun data bulanan volume ekspor LNG (gas alam cair) Indonesia dapat disimpulkan bahwa semakin banyak jumlah data yang hilang semakin berkurang tingkat kelayakan dugaan data hilang. Dugaan data hilang terhadap model AR(I) dengan algoritma EM paling efektif pada tingkat data hilang sebesar 10% dan menjadi tidak efektif pada tingkat data hilang 20% atau lebih. Hal ini dapat dilihat dari perbandingan nilai MAPE ramalan model AR(J) awal (tanpa data hilang) dengan nilai MAPE ramalan model AR(I) hasil dugaan data hilang yang diperoieh algoritma EM. Selain itu, posisi atau Ietak data hi lang juga dapat mempengaruhi kelayakan dugaan data hilang. Dalam penelitian ini, algoritma EM kurang mampu menduga data hilang yang terletak pada puneak alas ataupun bawab. Nilai dugaan data hilang pada posisi terscbut masih menyimpang iauh dari nilai aktualnya sehingga membu.t dugaannya tidak I.yak.
Keyword: 

Judul: Penerapan metode penggerombolan berdasarkan gaussian mixture models dengan menggunakan algoritma expectation maximization
Abstrak: Model-based clustering bertujuan untuk mengoptimalkan kemiripan antara individu dengan menggunakan pendekatan model probabilistik. Keseluruhan data diasumsikan berasal dari campuran dua atau lebih sebaran peluang dengan proporsi tertentu. Data dapat digerombolkan dengan menggunakan Gaussian Mixture Models (GMM), yaitu mixture dari G sebaran peluang Gaussian. Masing-masing sebaran mewakili suatu gerombol dengan parameter tertentu. Parameter tersebut diduga menggunakan algoritma Expectation Maximization (EM) dengan nilai awal parameter diperoleh dari agglomerative hierarchical clustering. Metode ini menggunakan Bayes Information Criterion (BIC) untuk menentukan jumlah gerombol terbaik dengan berbagai karakteristik geometrik matriks peragam dari sebaran Gaussian. Dalam penelitian ini, GMM diterapkan pada beberapa pola sebaran data. Data dibangkitkan dari sebaran Gaussian dengan beberapa kondisi parameter, antara lain parameter vektor rataan dan matriks peragam ketiga gerombol identik, vektor rataan ketiga gerombol identik dengan matriks peragam yang berbeda, vektor rataan yang berbeda dengan matriks peragam yang identik, dan terakhir adalah parameter vektor rataan dan matriks peragam yang berbeda. Keefektifan GMM pada data tersebut dapat diketahui dengan menghitung rataan tingkat kesalahan klasifikasi. Kondisi lain yang dipertimbangkan dalam membangkitkan data adalah jarak antar pusat gerombol dan keragaman setiap gerombol untuk melihat keefektifan metode jika ketiga gerombol saling berjauhan, saling berdekatan, maupun saling tumpang tindih.
Keyword: 

Judul: Studi Komparatif Saluran Pencernaan Parkit (Melopsittacus undulatus) dengan tinjauan Khusus terhadap Fungsi Tembolok (Telaah Pustaka)
Abstrak: The structure of the digestive tract of Budgerigar (Melopsittacus undulatus) is generally the same as the digestive tract of the other avian, which is cranially start by a pair of beaks down to ventrocaudal and ends by the cloaca. The characteristics of the digestive tract of Budgerigar are in form of its beaks, tongue, crop, stomach, and intestine, which are adapted with the type of food intake. Crop (ingluvies) is an expansible ventral wall of oesophagus with its function as storage and softening chamber. Budgerigar's crop also has the function for softening and regurgitating pellets or food for their young.
Keyword: