Judul: Outliers Detection in Univariate Skewed Distribution Using Modified Sequential Fences Approach
Abstrak: Boxplot merupakan salah satu metode pendeteksian pencilan yang paling populer. Pada metode boxplot terdapat perhitungan pagar pembatas, nilai suatu amatan yang terdapat di luar pagar pembatas inilah yang disebut sebagai pencilan. Salah satu kekurangan pada boxplot adalah menggunakan satu kriteria dalam pembentukan pagar untuk semua ukuran contoh. Hal ini dapat menyebabkan pencilan terabaikan pada ukuran contoh yang kecil, dan pada ukuran contoh yang besar dapat mengakibatkan misklasifikasi amatan yang seharusnya bukan pencilan menjadi pencilan. Kekurangan dari metode boxplot ini diperbaiki oleh sequential fences yang merupakan metode pendeteksian pencilan dengan menggunakan pagar pembatas yang dilakukan secara bertahap dan menyesuaikan dengan jumlah contoh amatan. Metode ini sangat baik digunakan pada sebaran normal atau menyerupai normal (simetris), tetapi muncul masalah pada data berdistribusi miring (non-simetris). Penelitian ini memodifikasi sequential fences dengan menambahkan ukuran kemiringan data skewness dan medcouple agar dapat mendeteksi pencilan tidak hanya pada sebaran simetris tetapi juga non-simetris yang dapat disesuaikan dengan jumlah ukuran contoh. Data yang digunakan merupakan data riil dan data hasil bangkitan. Dua data riil yang digunakan adalah data Newcomb dan data long jump. Data Newcomb merupakan seri ketiga dari pengukuran waktu perjalanan cahaya yang dilakukan oleh Newcomb dari 24 July 1882 sampai 5 September 1882 (Stigler 1977). Data long jump merupakan jarak lompatan dalam meter dari empat puluh atlit yang sukses melakukan lompatan legal pada babak kualifikasi lompat jauh pria olimpiade 2012. Data riil yang digunakan bertujuan untuk menggambarkan kegunaan dari hasil modifikasi sequential fences untuk mendeteksi beberapa pencilan pada data berdistribusi simetris maupun non-simetris. Hasil modifikasi sequential fences yang digunakan adalah adjusted skewed sequential fences (ASSF) dan modified skewed sequential fences (MSSF). Beberapa alat pendeteksi pencilan yang digunakan sebagai pembanding adalah Tukey boxplot, Schwertman Silva sequential fences (SSSF), Carter Schwertman Kiser sequential fences (CSKSF) dan Wong Fitrianto sequential fences (WFSF). Data hasil bangkitan digunakan pada proses simulasi. Sebaran data yang akan dibangkitkan adalah normal baku, Chi-square (2), Chi-square (4), dan Chi-square (8). Pemilihan sebaran Chi-square sebagai sebaran yang mewakilkan data berdistribusi miring. Masing-masing dari sebaran ini akan dibangkitkan dengan jumlah contoh (n) sebanyak 20, 50, dan 100. Setiap jumlah contoh, masing-masing akan disisipkan sebanyak 0, 1, 2, 3 amatan terkontaminasi (pencilan) yang telah ditentukan. Data bangkitan ini akan dilakukan sebanyak 10.000 kali pengulangan. Proses simulasi menghasilkan outside rate untuk masing-masing metode pendeteksian pencilan dan akan dibandingkan dengan nominal outside rate (r). Nilai yang paling mendekati r merupakan nilai terbaik pada misklasifikasi amatan sebagai pencilan sedangkan yang paling mendekati satu merupakan nilai terbaik pada amatan terkontaminasi yang berhasil diidentifikasi sebagai pencilan. Penggunaan modifikasi sequential fences pada data long jump (non-simetris) menghasilkan kesimpulan bahwa SSSF dan CSKSF tidak berhasil melakukan penyesuaian pada data berdsitribusi miring, hanya tiga metode modifikasi (WFSF, ASSF, dan MSSF) saja yang masing-masing berhasil melakukan penyesuaian pagar pada sisi data yang miring. Modifikasi ini menghasilkan pagar bawah yang menyesuaikan dengan kemiringan data long jump, sehingga ketiga metode tersebut berhasil mengidentifikasi amatan tidak terkontaminasi sebagai bukan pencilan. Pada pagar atas hanya WFSF dan MSSF yang berhasil mengidentifikasi amatan tidak terkontaminasi sebagai bukan pencilan sedangkan ASSF tidak. Pada data berdistribusi miring yang diwakili oleh sebaran data Chi-square berderajat bebas
Keyword: boxplot, medcouple, pencilan, skewness, sequential fences

Judul: Penggunaan Analisis Biplot dan Jarak Euclid dengan Ukuran Procrustes untuk Deteksi Pencilan
Abstrak: Pencilan merupakan suatu objek dengan kombinasi yang unik yang memunyai karakteristik berbeda dengan objek lainnya. Keberadaan pencilan menimbulkan kesalahan dalam menyimpulkan data akibat, pada nilai ragam yang terlalu besar. Metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi pencilan adalah determinam koragam minimum (DKM). Metode ini menggunakan rataan dari objek-objek homogen sebagai pusat data yang kekar. Sayangnya, penentuan matriks homogen memerlukan iterasi yang panjang sehingga metode alternatif ditawarkan dalam penelitian ini untuk menduga pencilan dengan biplot (langsung dan tak langsung) dan jarak Euclid (langsung dan tak langsung). Metode biplot langsung dilakukan dengan mencari jarak antara titik-titik koordinat biplot dengan sentroid. Jarak-jarak diurutkan kemudian dicari batas atas kuartil. Objek yang memunyai jarak lebih besar dari batas atas merupakan pencilan. Sedangkan pada metode jarak Euclid langsung dilakukan dengan mencari jarak Euclid data asal dengan sentroid. Jarak-jarak diurutkan kemudian dicari batas atas kuartil. Objek yang memunyai jarak lebih besar dari batas atas merupakan pencilan. Analisis biplot tak langsung dilakukan dengan mencari titiktitik koordinat biplot kemudian memilih beberapa objek yang dikategorikan sebagai objek-objek homogen. Rataan dan koragam objek-objek homogen dicari sebagai pusat data. Jarak Mahalanobis antara pusat data dengan setiap titik objek dihitung. Objek yang memunyai jarak Mahalanobis di luar batas Khi-kuadrat merupakan pencilan. Metode dengan jarak Euclid tak langsung dilakukan dengan tahapan serupa namun data yang digunakan merupakan data asal dan jarak yang digunakan merupakan jarak Euclid. Analisis pendahuluan dilakukan untuk mengetahui performa metode. Pada data dengan calon pencilan, calon pencilan atas dan bawah, dan data tanpa pencilan semua metode dapat menyimpulkan hasil sesuai hipotesis. Pada data dua kelompok dan tiga kelompok dengan sentroid berada di tengah hasil analisis tidak dapat dipercaya karena 1) objek-objek yang dikategorikan sebagai matriks homogen nyatanya merupakan objek-objek yang tidak homogen 2) objek yang didefinisikan pencilan merupakan objek yang memunyai jarak yang dekat dengan objek lain. Pada data laporan keuangan bank, bank yang dikategorikan sebagai pencilan adalah Bank I, K dan H. Metode terbaik untuk mendeteksi pencilan pada data laporan keuangan bank umum syariah adalah biplot langsung dan tak langsung. Pada data provinsi, daerah yang dikategorikan pencilan yaitu provinsi DKI Jakarta dan Papua. Semua metode menyimpulkan hal yang sama dengan ukuran kesesuaian sebesar 0.2968. Pada analisis lanjutan, metode terbaik untuk mendeteksi pencilan adalah jarak Euclid langsung, Euclid tak langsung dan biplot tak langsung.
Keyword: biplot, deteksi pencilan, determinan koragam minimum, determinan koragam minimum cepat, Jarak Euclid

Judul: Rancang Bangun Elemen Pemanas Bahan Bakar Minyak Nyamplung Untuk Motor Bakar Diesel dengan Memanfaatkan Panas Gas Buang
Abstrak: Tamanu oil is one of biosolar substituter as diesel engine fuel. High viscosity of tamanu oil becomes main obstacle in direct using of tamanu oil as diesel engine fuel. Heater element is made to decrease tamanu oil viscosity. Heater element is benefitted high temperature of diesel engine exhaust gas as reheating source. Optimum temperature which is needed to reduce tamanu oil viscosity of 3-5 cSt is 110 Celcius degree (biosolar viscosity of 30oC is 5-7 cSt). IV design of element heater has optimum tamanu oil reheating. There are four kind of tamanu oil that has different treatment. degumming neutralization (N4) tamanu oil has best quality with the lowest viscosity of 30cSt in 30oC. Tamanu oil (N4) usage as fuel occur reduction power of 12.26 %, torsion of 9.59 %, power maximum of diesel engine is 5.39 kW and maximum torsion of 123.74 Nm. Maximum power of diesel engine using biosolar is 5.99 kW and maximum torsion of 144.53 Nm. But then, tamanu oil can replace biosolar (fossil energy), without made as biodiesel first and mixed with biosolar.
Keyword: