Judul: Pendugaan data hilang pada data presipitasi harian berbasis model AR(3) menggunakan algoritme EM (Expectation-Maximization)
Abstrak: Penelitian mengenai pendugaan data hilang (imputasi) berskala kuantitatif sudah banyak dilakukan oleh para peneliti, salah satunya menggunakan algoritme EM (Expectation-Maximization). Namun, belum banyak pendugaan data hilang yang mengangkat topik kejadian tidak tentu (intermittent) khususnya deret waktu, misalnya data presipitasi harian. Penelitian ini bertujuan mengembangkan algoritme EM sebagai penduga data hilang terbaik pada data presipitasi harian di Desa Citeko, Kab Bogor yang mengandung pola intermittent. Pengembangan dilakukan melalui kajian simulasi pendugaan data hilang menggunakan metode EM, Markov-EM, dan Logistik-EM sebanyak 1000 ulangan dengan proporsi hilang sebesar 0%, 5%, 10%, 15%, 20%. Hasil menunjukkan bahwa Logistik-EM merupakan penduga data hilang yang lebih baik dalam menjelaskan ketidakpastian nilai kejadian pada data presipitasi harian. Ditunjukkan dengan nilai rataan MAE dan galat baku dugaan parameter model yang signifikan lebih rendah….
Keyword: EM algorithm, intermittent data, logistic model, markov chain, missing data, Model arima, Model logistik, Model gabungan, Rantai markov

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: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: