Judul: Kajian Analisis Regresi Linier Bergerombol dengan Pendekatan Algoritma Genetika
Abstrak: Clustered Linear Regression (CLR) analysis with Genetic Algorithms (GA) approach is able to find solutions to the data clustering based on the adjusted Rsquare (R2 adj) value, but have not been able to determine the optimum clusters because of the larger number of clusters the R2 adj value also higher. This analysis is able to determine cluster for an observation so that it can improve the ability of linear regression analysis. If compared to classical linear regression analysis, this analysis is able to produce better estimation of parameters and R2 adj value. CLR analysis with GA approach program can be accessed at http://bit.ly/CLRwGA
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), genetic algorithms, clustered linear regression

Judul: Penerapan Algoritma Genetika sebagai Metode Seleksi Peubah Penjelas Berkorelasi Tinggi pada Regresi Linier.
Abstrak: Metode kuadrat terkecil (MKT) adalah metode pendugaan parameter regresi tak bias yang terbaik. Nilai parameter peubah penjelas hasil pendungaan dapat diuji dengan menggunakan statistik uji-t. Adanya multikolinearitas akan mempengaruhi hasil pengujian. Semakin tinggi multikolinearitas dari setiap peubahnya dapat mengakibatkan hasil uji cenderung untuk menyatakan bahwa peubah tersebut tidak berpengaruh. Salah satu solusi untuk masalah ini adalah seleksi peubah penjelas yaitu metode LASSO. Algoritma genetika juga dapat diterapkan sebagai metode seleksi. Algoritma genetika yang digunakan pada penelitian ini ada dua jenis yaitu GA(AIC) dengan kriteria fitness AIC dan GA(BIC) dengan kriteria fitness BIC. Hasil simulasi menunjukkan bahwa GA(AIC) menghasilkan model dengan RMSE yang paling kecil dibandingkan dengan GA(BIC) maupun metode LASSO. Hasil penerapan ketiga metode dengan data aktual menunjukkan LASSO menghasilkan RMSEP yang lebih kecil diantara ketiga algoritma tetapi GA(AIC) dan LASSO cenderung menghasilkan model yang overfitting pada setiap simulasinya.
Keyword: Algoritma Genetika, LASSO, Multikolinearitas, Overfitting, Regresi Linier

Judul: Sintesis dan Pencirian Membran Komposit Polistirena Tersulfonasi-Zeolit untuk Aplikasi Direct Methanol Fuel Cell
Abstrak: This study focused on synthesis and characterization of sulfonated polystyrene (SPS)-zeolit composite membrane as a proton exchange membrane for direct methanol fuel cell (DMFC). Sulfonation of polistyrene was done by using SO3 gas from oleum at 60 oC. The composite membrane was then synthesized with zeolite composition variation of 3%, 5%, and 7%. The success of the sulfonation process was indicated by the highest degree of sulfonation of PSS membrane with 15% concentration of polystyrene, that was 99.93%. The PSS Fourier transform infrared spectra of the composite membranes showed sulfonate group (-SO3) at 910.44 cm-1 and O-Si-O at 1091 cm-1. Topography study by using atomatic force microscope showed that the sulfonate groups of PSS were covered by the zeolite. The highest water uptake, proton conductivity, and potential difference were showed by the composite membrane with 5% of zeolite, that were 10.17%, 2.0339 10-6 S/cm, dan 15 mV respectively, showing that the PSS membrane can be applied in DMFC system.
Keyword: zeolite, sulfonation, polystyrene, DMFC, composite