Judul: Perbandingan Metode Klasifikasi antara Analisis diskriminan verteks dan Diskriminan Fisher
Abstrak: Permasalahan klasifikasi banyak dijumpai dalam bidang sosial, bidang perbankkan dan bidang kedokteran. Metode klasifikasi terus berkembang sebagai cabang penting dari statistika. Salah satu metode klasifikasi yang berkembang adalah analisis diskriminan. Analisis diskriminan adalah salah satu metode terbaik yang digunakan dalam pengklasifikasian objek. Analisis diskriminan bertujuan untuk mengenali faktor apa saja yang dapat membedakan dua kelompok atau lebih yang digunakan sebagai cara terbaik untuk memisahkan kelompok individu. Johnson dan Wichern (2007) menjelaskan bahwa fungsi diskriminan pertama kali diperkenalkan oleh Ronald A. Fisher pada tahun 1936. Analisis diskriminan Fisher (ADF) tidak dapat mengklasifikasikan objek pada saat matriks X berpangkat tidak penuh, karena matriks ragam-peragam bersifat singular sehingga tidak memiliki matriks kebalikan. Lange dan Wu (2008) memperkenalkan metode pembelajaran untuk klasifikasi multikategori yang dikenal dengan analisis diskriminan verteks (ADV). ADV dapat mengklasifikasikan objek pada saat matriks X berpangkat penuh dan matriks X berpangkat tidak penuh. Klasifikasi pada ADV dilakukan dengan meminimumkan fungsi tujuan yang melibatkan -insensitive loss dan penalti kuadrat. Penelitian ini mengkaji kinerja metode ADV pada saat matriks X berpangkat penuh, dimana kondisi ini tercapai pada saat banyak observasi n jauh lebih besar dari banyak peubah p. Hasil kesalahan klasifikasi (nilai APER) metode ADV dibandingkan dengan nilai APER yang dihasilkan metode ADF untuk melihat kinerja dua metode. Data dalam penelitian ini terdiri dari dua sumber yaitu data simulasi dan data kasus terapan. Pada kajian simulasi ada 8 kelompok skenario simulasi yaitu berdasarkan korelasi antar peubah, berdasarkan jarak nilai tengah antar kelompok dan nilai keragaman. Hasil simulasi menujukan pada saat ukuran observasi n jauh lebih besar dari banyak peubah p, dengan asumsi kenormalan dan kehomogenan matriks ragam-peragam terpenuhi, pada saat peubah berkorelasi ADF lebih baik dalam pengklasifikasian daripada ADV. Jika peubah tidak ada korelasi metode ADF dan ADV memiliki kemampuan sama dalam klasifikasi. Metode ADF lebih baik dari ADV jika jarak nilai tengah antar kelompok berjauhan dan metode ADV dan ADF memiliki kemampuan klasifikasi yang sama jika nilai tengah antar kelompok berdekatan. Berdasarkan keragaman memperlihatkan pola yaitu semakin besar nilai keragaman maka kesalahan klasifikasi juga akan meningkat, tetapi kesalahan klasifikasi pada metode ADV dan ADF tidak jauh berbeda dalam pengklasifikasian. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa metode ADV dan ADF mempunyai kemampuan yang sama dalam pengklasifikasian. Data terapan pada penelitian ini terdiri dari dua jenis kasus yaitu data terapan untuk kasus matriks X berpangkat penuh dan data terapan untuk matriks X berpangkat tidak penuh. Data terapan untuk matriks X berpangkat penuh diambil dari data kabupaten/kota untuk seluruh provinsi yang ada di Pulau Sumatera yang terdiri dari 151 kabupaten/kota dan 19 peubah. Hasil analisis menujukkan pada kondisi ini metode ADV dan ADF memiliki kemampuan klasifikasi yang sama. Sedangkan untuk matriks X berpangkat tidak penuh diambil dari data kabupaten/kota yang ada di Provinsi Riau yang terdiri dari 12 kabupaten/kota dan 19 peubah. Metode ADV lebih baik dari ADF dalam pengklasifikasian, karena pada kondisi ini ADF tidak dapat digunakan.
Keyword: analisis diskriminan Fisher, analisis diskriminan verteks

Judul: Perbandingan Metode Analisis Diskriminan Verteks dengan Analisis Diskriminan Kernel ( Studi kasus Pengklaisikasian Mahasiswa Berprestasi Tingkat II Tahun 2015/2016 pada Sekolah Tinggi Sandi Negara Berdasarkan Indeks Prestasi )
Abstrak: Analisis diskriminan merupakan teknik peubah ganda yang bertujuan memisahkan amatan dalam kelompok tertentu dan menempatkan amatan yang baru ke 4 kelompok yang telah didefinisikan sebelum nya berdasarkan fungsi diskriminan yang terbentuk. Analisis diskriminan dapat digunakan untuk mengevaluasi keberadaan amalan dalam suatu kelompok dengan cara membandingkan kelompok sebenarnya dengan kelompok yang terbentuk dari model (klompok model). Amatan yang kelompok sebenarnya berbeda dengan kelompok model akan menjadi perhatian lebih untuk dilakukan perbaikan. Pdekatan analisis diskriminan bisa menggunakan metode parametrik dan metode manparametrik. Pendekatan metode parametrik yang terkenal adalah analisis diskriminan linier dengan pendekatan Fisher (Analisis Diskrim in an Fisher/AF). ADF m ensyaratkan asumsi matriks ragam-peragam antar kelompok homogengar menghasilkan fungsi diskrim in an paling baik. Tahun 2008 Kenneth Langed Tong Tong Wu memperkenalkan analisis diskriminan metode parametr yang tidak mensyaratkan asumsi matriks ragam peragam homogen yaitu Analisis Diskrim inan Verteks (ADV). ADV dalam komputasinya tidak menggunkan matriks ragam-peragam sehingga tidak memerlukan asumsi tersebut Analisis diskriminan pendekatan non-parametrik juga tidak mensyaratan asum si matriks ragam -peragam yang homogen. Salah satu analisis pendekat non-param etrik yaitu Analisis Diskrim inan Kernel (ADK). ADK mengklasifikasikan amatan dengan penduga fungsi kepekatan peluangnya. Pelitian ini mengkaji kinerja metode ADV dan ADK dengan dua jenis data yaitu data sim ulasi dan data kasus terapan. Hasil ketepatan klasifikasi metode ADV dibandingkan dengan metode ADK untuk melihat kinerja dua metode. Pada kajian simulasi terdapat 4 kelompok skenario berdasarkan keragaman yaitu skenario dengan ragam sama, kecil, sedang dan besar. Hasil simulasi menunjukan pada saat ragam sama ADV lebih baik dalam pengklasifikasian daripada ADK. Pada saat ragam besar ADK lebih baik dalam pengklasifikasian daripada ADV. Sedangkan saat ragam kecil dan sedang kedua metode hampir menunjukkan hasil yang sama. Berdasarkan keragaman tersebut masing-masing metode memperlihatkan pola yaitu, untuk metode ADV semakin besar keragaman maka ketepatan klasifikasi akan mengecil, sebaliknya untuk metode ADK sem akin besar keragaman ketepatan klasifikasi akan sem akin besar. Analisis dengan data kasus terapan menunjukkan hasil mengikuti pola data simulasi. Data kasus terapan mempunyai ragam homogen berdasarkan hasil uji Box'S M. Pengklasifikasian data trang dengan metode ADV memberikan hasil klasifikasi yang lebih baik daripada metode ADK sedangkan data testing kedua metode hampir menunjukkan kinerja yang sama.
Keyword: Kajian Simulasi, Density Function, ADV Methods, Kajian Terapan, ADK Methods, kernel discriminant, vertexdiscriminant

Judul: Budidaya lisianthus [Eustoma grandiflorum (Raf.) Shinn.] di Bali Rose, PT. Mid Duta International, Mayungan, Bali
Abstrak: Lisianthus termasuk salah satu jenis bunga potong yang cukup populer. Lisianthus memiliki penampilan bunga yang menarik, namun tanaman ini masih sedikit dibudidayakan di Indonesia. Hal ini menarik minat penulis untuk melaksanakan magang di Kebun Bali Rose. Magang mulai dilaksanakan pada tanggal 11 Februari 2009 hingga 27 Juni 2009 di Bali Rose, PT. Mid Duta International di Banjar Mayungan, Desa Antapan, Kecamatan Baturiti, Kabupaten Tabanan, Bali. Tujuan dari magang ini adalah mempelajari teknik budidaya tanaman Lisianthus yang dikembangkan di Bali Rose, serta meningkatkan pengetahuan dan keterampilan penulis dalam kegiatan budidaya serta manajemen kebun.
Keyword: