Judul: Kajian Simulasi Perbandingan Regresi Random Forest dan Support  Vector Regression dalam Mengatasi Pencilan
Abstrak: Adanya pencilan merupakan masalah yang sering muncul saat melakukan analisis regresi. Pencilan dapat menyebabkan pergeseran garis regresi, mengubah arah hubungan antara peubah penjelas dan peubah respon, serta menghasilkan dugaan parameter yang tidak valid. Pemodelan menggunakan Regresi Linear Berganda (RLB) untuk set data yang mengandung pencilan kurang tepat. Hal itu dapat diatasi dengan menggunakan Regresi Random Forest (RRF) atau Support Vector Regression (SVR). Data yang digunakan dalam penelitian ini dihasilkan dari proses simulasi dengan beberapa skenario persentase pencilan, yaitu sebanyak 0%, 2%, 5%, dan 10% dari total data. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja metode pembelajaran mesin menggunakan RRF dan SVR dalam mengatasi pencilan. Berdasarkan simulasi yang dilakukan, model SVR memiliki tren penurunan nilai R2 yang konsisten, sementara model RLB dan RRF nilai R2 nya kembali meningkat seiring dengan semakin banyaknya pencilan dalam data. Sejalan dengan hal itu, model SVR juga memiliki tren peningkatan nilai RMSEP yang konsisten, sementara model RLB dan RRF nilai RMSEP nya meningkat namun masih lebih rendah dibanding SVR. Simulasi tersebut menunjukkan bahwa metode SVR sesuai digunakan untuk data yang banyaknya pencilan sedikit, yaitu kurang dari 5% dari total data. Ketika banyaknya pencilan meningkat menjadi lebih dari 5%, metode yang sesuai digunakan adalah metode RRF., The existence of outliers is a problem that often arises when carrying out regression analysis. Outliers can cause a shift in the regression line, change the direction of the relationship between the explanatory variable and the response variable, and produce invalid parameter estimates. Modeling using Multiple Linear Regression (MLR) for data sets that contain outliers is less precise. This can be overcome by using Random Forest Regression (RFR) or Support Vector Regression (SVR). The data used in this research was generated from a simulation process with several outlier percentage scenarios, namely 0%, 2%, 5% and 10% of the total data. This research aims to compare the performance of machine learning methods using RFR and SVR in dealing with outliers. Based on the simulations carried out, the SVR model has a consistent decreasing trend in the R2 value, while for the MLR and RFR models the R2 value increases again as the number of outliers in the data increases. In line with this, the SVR model also has a consistent increasing trend in the RMSEP value, while the MLR and RFR models have an increasing RMSEP value but are still lower than the SVR. This simulation shows that the SVR method is suitable for data with a small number of outliers, namely less than 5% of the total data. When the number of outliers increases to more than 5%, the appropriate method to use is the RFR method.
Keyword: multiple linear regression, outlier, random forest regression, support vector regression

Judul: Kajian Perbandingan Metode Least Median of Squares dan Maximum Likelihood Type pada Regresi Kekar
Abstrak: Keberadaan pencilan dapat memengaruhi pendugaan parameter dalam analisis regresi yang menggunakan metode ordinary least squares (OLS). Metode regresi kekar dapat digunakan sebagai pendekatan alternatif dari OLS. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji perbandingan dari dua metode regresi kekar, yaitu least median of squares (LMS) dan maximum likelihood type (M) melalui data simulasi. Data simulasi diperoleh dengan membangkitkan bilangan acak berdasarkan model regresi linear berganda dua peubah penjelas. Kombinasi yang digunakan adalah jenis pencilan, proporsi pencilan, dan ukuran contoh. Berdasarkan nilai bias mutlak dan kuadrat tengah galat (KTG) diperoleh bahwa metode M lebih tepat diterapkan ketika data mengandung vertical outlier atau good leverage point, lalu diikuti oleh metode LMS. Sementara itu, metode LMS dapat menduga parameter regresi pada data yang mengandung bad leverage point. Analisis selanjutnya dilakukan pada data pertanian mengenai pengaruh pupuk organik dan konsumsi beras per kapita terhadap produksi padi sawah di 34 provinsi tahun 2017. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode LMS menghasilkan nilai bias mutlak dan KTG terkecil., The presence of outliers can be affect to estimate the parameters of the linear regression using ordinary least squares (OLS). The robust regression methods can be used as an alternative to OLS. This study aims to compare the performance of two methods, namely least median of squares (LMS) and maximum likelihood type (M) using simulation study. The simulation data obtained by generating random number based on multiple linear regression with two explanatory variables. With combination of the sample size, outliers type, and the number of outliers. Based on the criteria: absoulut bias and mean square error (MSE), the M-estimator gave better result than the LMS-estimator when the data contains vertical outliers or good leverage point. Meanwhile, the LMS-estimator gave better result at data containing bad leverage points. The next step is analysed data application for agriculture on the affect of organic fertilizer and rice consumption per capita against the use of rice production in 34 provinces in 2017 using the best method based on data characteristic. The results from LMS-estimator produce the smallest absolut bias and MSE.
Keyword: LMS, M, OLS, Outlier, Robust Regression

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: