Judul: Implementasi Algoritma EM pada Metode Kemungkinan Maksimum untuk Pemodelan Regresi Linear Gerombol
Abstrak: Clusterwise regression modelling consider the several hidden clusters from a data set which have different regression functions. This method is used simultaneously to determine the number of clusters, to separate membership into specified cluster K, and to estimate each regression function. Maximum likelihood methodology implemented by Expectation-Maximization (EM) algorithm is used for parameter estimation. EM algorithm consists of two steps. The first step is expectation (E-step), to count log-likelihood function, and the second step is maximization (M-step), to determine the new parameter value which maximizes log-likelihood function. The best regression coefficients estimation and the number of optimal clusters are obtained when log-likelihood value is maximum and Akaike’s Information Criterion (AIC) value is minimum. Some simulation data sets in this research are provided with some criteria that combined with fractional factorial design.
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), maximum likelihood estimation., fractional factorial design, EM algorithm, clusterwise regression, AIC

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: 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