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: Kajian Analisis Gerombol Berbasis Model pada Data yang Menyebar Normal Ganda
Abstrak: Analisis gerombol merupakan suatu metode penggerombolan yang bertujuan untuk mengelompokkan objek ke dalam beberapa kelompok sedemikian hingga objek yang berada di dalam kelompok yang sama cenderung mempunyai karakteristik yang lebih homogen dari pada objek yang berada di kelompok yang berbeda. Hal ini dilakukan dengan suatu ukuran jarak seperti jarak euclidean. Pengukuran kemiripan antar objek dengan menggunakan jarak akan sangat sulit dilakukan jika ukuran data yang digunakan sangat besar dan kondisi objek yang ada saling tumpang tindih. Dengan memperhatikan sebaran dari data yang digunakan untuk penggerombolan, Mclachlan dan Basford (1988) memberikan suatu pendekatan terbaru dalam analisis gerombol yaitu penggerombolan berbasis model campuran. Metode ini mengasumsikan bahwa sebaran data yang digunakan adalah sebaran campuran dengan setiap subpopulasi mewakili suatu gerombol yang berbeda. Tujuan dari metode ini adalah untuk mengoptimalkan kemiripan antar objek dengan menggunakan pendekatan model peluang. Tehnik perpindahan objek berdasarkan pada algoritma Expectation Maximization (EM) dan penentuan jumlah gerombol ditentukan berdasarkan nilai Bayes Information Criterion (BIC) terbesar. Penggunaan algoritma EM dalam pendugaan parameternya dikarenakan algoritma tersebut merupakan metode perhitungan iterasi yang sangat cocok untuk pendugaan parameter dari fungsi kemungkinan pada data tidak lengkap seperti yang terdapat pada sebaran campuran. Sama halnya dengan metode penggerombolan lainnya, metode penggerombolan berbasis model dilakukan untuk mengetahui jumlah gerombol maupun anggota tiap gerombol. Dengan demikian, efektifitas dari metode ini dibandingkan dengan metode berdasarkan ukuran jarak adalah suatu hal yang sangat penting untuk diketahui. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengkaji efektifitas analisis gerombol berbasis model yang meliputi efektifitas pada beberapa kondisi jarak antar pusat gerombol, perbandingan dengan metode klasik atau k-rataan serta efektifitas analisis penggerombolan berbasis model berdasarkan maximum likelihood (MLE) dan maximum posterior (MAP) pada beberapa contoh penerapan. Perbandingan dengan metode klasik atau k-rataan, keefektifannya dapat dikethaui dengan menghitung persentase rataan tingkat kesalahan klasifikasi yang dihasilkan, sedangkan efektifitas MLE dan MAP dapat diketahui berdasarkan persentase rataan tingkat kesalahan klasifikasi serta nilai BIC yang dihasilkan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah hasil simulasi dan data dari paket Mclust ver 3.4.8 pada R 2.12.1. Data simulasi yang dibangkitkan merupakan data himpunan campuran normal ganda dengan kondisi titik pusat gerombol, ragam dan tingkat korelasi antar peubah yang beragam. ...dst
Keyword: analisis gerombol, model campuran, BIC, algoritma EM, maksimum likelihood, konjugasi sebaran awal

Judul: Toxicity Nitrite on Physiological Responses of Day of Culture 30 Vannamei Shrimps Litopenaeus vannamei
Abstrak: Nitrit-N merupakan bentuk nitrogen yang relatif bersifat tidak stabil dan dapat teroksidasi serta terbentuk dari proses nitrifikasi. Nitrifikasi merupakan proses oksidasi amonia (NH3-N) menjadi nitrit-N (NO2-N) dan nitrat-N (NO3-N). Konsentrasi nitrit-N yang tinggi dalam suatu perairan bersifat toksik bagi udang vaname dan menyebabkan stres hingga kematian. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur toksisitas nitrit-N dalam lingkungan perairan terhadap produktivitas dan respons fisiologis udang vaname Litopenaeus vannamei DOC 30. Penelitian ini terbagi menjadi tiga tahap, yaitu uji pendahuluan, uji letal, dan uji subletal dengan menggunakan metode rancangan acak lengkap (RAL). Pengamatan mortalitas hewan uji dilakukan pada jam ke-24, 48, 72, dan 96. LC50 pemaparan nitrit-N selama 96 jam pada udang vaname ukuran DOC 30 adalah 88,88±28,35 mg L-1NO2-N. Konsentrasi nitrit-N pada penelitian ini menunjukkan penurunan seiring dengan lama waktu pemaparan nitrit-N. Pemaparan nitrit-N dengan konsentrasi 45 mg L-1 pada udang vaname DOC 30 dapat menekan survival rate mencapai 55,33±4,04%, penurunan pertumbuhan panjang mutlak sebesar 79,80 %, dan penurunan pertumbuhan bobot mutlak sebesar 85,70%, serta peningkatan respons fisiologis (Total hemocyte count, glukosa darah, dan kolesterol), Nitrite-N is a form of nitrogen that is relatively unstable and easily oxidized which is made up of the nitrification process. Nitrification is the process of ammonia (NH3-N) oxidation that turns into nitrite-N (NO2˗N) and nitrate-N (NO3- N). The high concentration of nitrite-N in particular water is toxic for the vannamei shrimps, and it causes stress to death. This research aims to measure the nitrite-N concentration in the water environments toward product as well as the physiological response of DOC 30 vannamei shrimp Litopenaeus vannamei. This research is divided into three steps, which are preliminary, lethal, and sub-lethal tests by using a completely randomized design method. The observation of the mortality of tested animals was conducted at the 24th, 48th, 72nd, and 96th hours. LC50 of the nitrite-N exposure for 96 hours at DOC 30 vannamei shrimps is 88,88±28,35 mg L-1 NO2-N. Nitrite-N concentration in this research showed the decline along with the duration of nitrite-N exposure. Nitrite-N exposure with the concentration of 45 mg L-1 in the DOC 30 vannamei shrimp can press of survival rate values until 55,33±4,04%, decline absolute length growth by 79,80 %, decline absolute weight growth by 85,70%, and increased physiological response (Total hemocyte count, glucose, cholesterol). Keywords: LC50, Litopenaeus vannamei, nitrite-N
Keyword: LC50, Litopenaeus vannamei, nitrite-N, stress, toxic