Judul: Rancangan D-Optimal pada Mixture-Process Variable dengan Pendekatan Petak Terbagi Menggunakan Algoritma Genetika
Abstrak: Experimental design is one of the fields of statistical science that is often used in the Industrial sector, especially in manufacturing product compositions. Experimental designs that are often used in the manufacture of product compositions are mixture experiments. A mixture experiment is an experiment that the factors are the components of a mixture. The response is assumed to depend only on the relative proportions of each component and not the total amount of the mixture (Cornell, 2002).. The unique feature in the mixture experiment is the mixture constraint. The proportion of each component must be between zero and one and sum to unity (Montgomery 2001).. In practice, Industrial experiments determining the proportion of product components are usually carried out by trial and error. However, trial & error is not efficient for experiments with many components. Therefore, designing an experiment can help researchers determine the right combination of product components and are more structured. In some cases, the response depends not only on the relative proportions of each component but also on process variables. These process variables are not part of the mixture, but if the conditions or levels are changed, these changes will affect the response of interest. This combination of mixture experiment and process variables is called Mixture Process Variable (MPV). In practice, the composition of the mixture experiment will run for each level of the process variables. The level of process variables may be hard to change from one level to another. Therefore, it causes a limitation in randomization. A split-plot approach can be an option to solve the problem, where the whole-plot is the process variables, and the sub-plot is the mixture component. The whole plot is a factor with hard to change, while the subplot is a factor with easy to change from run to run. In addition, the impact of MPV is a large number of experimental runs because the relative proportions of each component must be executed at each level of the process variable. Regularly the number of runs in an experiment must be limited due to cost, time, and resource constraints. However, choosing an optimal design with limited runs will ensure efficiency in such cases. The optimal design is part of the experimental design that estimates parameters without bias and minimum variance. Practically, the optimal design can reduce the cost and time in the experiment. The optimal design is searching for a good design based on a specific criterion. Finding an excellent optimal design concerning some optimality criteria can be difficult. In this study, a genetic algorithm (GA) was developed to find the optimal design. A genetic algorithm maintains a population of candidate solutions to a problem. Then choose the candidate who has the most suitable criteria to solve the problem. The selection criteria used is the D-optimality criterion based on parameter prediction. The D-optimal design is obtained by minimizing the variance value of the estimated model parameters. The case study was used to create the best recipe of two food recipes to accomplish this research with consisted of three mixture components and a process
Keyword: D-Optimality, Genetic Algorithm, Mixture Experiment, Process Variable, Split-plot

Judul: Rancangan D-optimal pada Mixture Amount Experiment dengan Rancangan Petak Terbagi menggunakan Algoritma Point Exchange
Abstrak: Rancangan percobaan merupakan salah satu konsep yang banyak digunakan dalam bidang industri. Dalam rancangan percobaan dilakukan dengan suatu metode yang sistematis dan didalamnya terdapat beberapa proses pengujian statistika. Salah satu tujuan dari perancangan percobaan adalah untuk memperoleh atau mengumpulkan informasi sebanyak yang diperlukan dari aspek statistika sehingga efiesien dari segi biaya, waktu, dan tenaga. Penentuan komposisi campuran dalam bidang industri merupakan salah satu hal yang penting untuk menghasilkan produk baru yang berkualitas. Salah satu rancangan yang dapat digunakan dalam membuat formulasi produk industri adalah rancangan campuran. Asumsi pada rancangan campuran adalah respon hanya bergantung pada proporsi komponen. Pada beberapa kasus, respon tidak hanya bergantung pada proporsi komponen campuran tetapi juga dipengaruhi oleh jumlah total campurannya. Jumlah total campuran merupakan faktor yang muncul ketika akan membuat produk dengan jumlah total campuran yang berbeda-beda. Kombinasi dari rancangan campuran dan variasi jumlah total campuran disebut Mixture Amount Experiment (MAE). Pada aplikasi MAE komposisi campuran dijalankan pada setiap jumlah total campuran akibatnya tidak dapat dilakukan pengacakan yang lengkap sehingga diperlukan rancangan petak terbagi. Masalah lain pada MAE peubah jumlah total campuran dapat mengakibatkan jumlah unit percobaan meningkat sehingga diperlukan rancangan optimal. Rancangan optimal merupakan solusi untuk menghasilkan desain yang baik dengan kriteria tertentu dan jumlah pengamatan yang terbatas. Konsep rancangan optimal yang digunakan adalah D-optimality criterion. Rancangan D-optimal diperoleh dengan meminimalkan nilai ragam dari dugaan koefisien regresi. Dalam penelitian ini algoritma yang digunakan untuk membangun rancangan D-Optimal pada MAE menggunakan rancangan petak terbagi adalah algoritma point-exchange. Sebagai evaluasi rancangan yang diperoleh, dibandingkan dengan algoritma coordinate-exchange yang sudah diimplementasikan dalam perangkat lunak komersial. Penelitian ini menerapkan dua kasus dengan faktor petak utama yaitu peubah jumlah total campuran dan faktor anak petak adalah komposisi campuran. Kasus-1 melibatkan tiga komposisi bahan yang terdiri dari dua jumlah total campuran yaitu 50 gram dan 150 gram. Kasus-2 melibatkan tiga komposisi bahan dengan batasan berbeda yang terdiri dari dua jumlah total campuran yaitu 20 gram dan 50 gram. Tahapan pertama untuk memperoleh mixture amount experiment dengan rancangan petak terbagi berdasarkan D-optimality criterion adalah menentukan model. Tahap kedua, menentukan rasio dari ragam petak utama dengan ragam anak petak (η). Tahap ketiga, menyusun rancangan D-optimal berdasarkan algoritma point-exchange dan coordinate-exchange pada kedua kasus. Tahapan keempat, melakukan evaluasi rancangan dengan menghitung D-effisiensi. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini adalah algoritma point-exchange pada MAE modifikasi rancangan petak terbagi yang disusun pada kedua kasus berhasil memperoleh rancangan optimal. Pada kasus pertama diperoleh bahwa titik-titik optimal adalah titik tepi (edge point) sedangkan pada kasus kedua dengan selain titik tepi (edge point) terdapat juga titik tengah (center point) yang optimal. Titik tepi merupakan titik yang berada pada ujung-ujung daerah rancangan sedangkan titik tengah merupakan titik yang berada didalam daerah rancangan. Hasil Evaluasi rancangan menggunakan D-effisiensi pada kedua kasus diperoleh bahwa algoritma point-exchange yang dibangun menghasilkan rancangan yang berbeda dengan algoritma coordinate-exchange. Namun demikian, kedua rancangan mempunyai efisiensi yang relatif tidak jauh berbeda.
Keyword: Point Exchange Algorithm, D-optimal, Mixture Design, Mixture Amount Experiment

Judul: Budidaya dan pelestarian buaya air tawar irian (Crocodylus novaeguineae)
Abstrak: Di Indonesia terdapat beberapa spesies buaya diantaranya adalah Crocodylus porosus, Crocodylus novaeguineae, Tomistoma schlegelii dan Crocodylus siamenesis. Crocodylus novaeguineae baru ditemukan tahun 1928 di lrian Jaya dan Papua New Guinea oleh Schmidt. Dengan adanya perdagangan kulit buaya maka masyarakat mulai memburu buaya-buaya alam untuk dijual tanpa memperhatikan kelangsungan hidup spesies tersebut. Tempat hidup buaya-buaya inipun semakin sempit karena diubah jadi perladangan, lalu lintas air dan daerah pemukiman sehingga terjadi penurunan jumlah buaya secara cepat.
Keyword: Crocodylus porosus, Crocodylus novaeguineae, Tomistoma schlegelii, Crocodylus siamenesis