Judul: Pendekatan Regresi Kontinum dalam Model Kalibrasi
Abstrak: Pada pemodelan regresi ganda (nx1) (nxp) (px1) (nx1) y =X β +ε permasalahan serius akan muncul jika di antara peubah bebas saling berkorelasi (dikenal sebagai masalah ill conditioned) dan banyaknya pengamatan jauh lebih kecil dari pada banyaknya peubah bebas (n<< p dan disebut masalah singularitas). Regresi kontinum (RK) merupakan pendekatan yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah ill conditioned, tetapi bila n << p akan mengalami kendala komputasi, sehingga diperlukan metode prapemrosesan dalam bentuk pereduksian dimensi peubah bebas. Terdapat beberapa metode prapemrosesan di antaranya : analisis komponen utama, transformasi Fourier, dan transformasi wavelet. Dari hasil kajian empiris dan pustaka dapat ditunjukkan bahwa transformasi wavelet diskret (TWD) memberikan hasil pendugaan model regresi yang lebih baik dibandingkan dengan metode prapemrosesan yang lain. Pada penelitian ini akan dikaji kombinasi antara RK dengan TWD sebagai metode prapemrosesan untuk mengatasi masalah ill conditioned dan singularitas. Kajian dilakukan secara empiris maupun teoritis. Kedua masalah tersebut sering terjadi pada pemodelan kalibrasi peubah ganda. Salah satu penerapan kalibrasi di bidang kimia adalah pemodelan hubungan antara konsentrasi zat aktif yang diukur oleh High Performance Liquid Chromatography dengan absorbans spektrum Fourier Transform Infrared. Pola spektrum diharapkan dapat menduga nilai konsentrasi zat aktif. Eksplorasi terhadap tiga metode, yaitu : RK, regresi komponen utama (RKU), dan regresi kuadrat terkecil parsial (RKTP) yang dilakukan terhadap data simulasi pada berbagai struktur korelasi matriks peubah bebas menunjukkan bahwa RK mempunyai kinerja yang lebih unggul dibanding metode lainnya. Jika ketiga metode tersebut masing-masing dikombinasikan dengan TWD menunjukkan bahwa RK-TWD mempunyai ukuran kebaikan model yang lebih unggul dibandingkan dengan metode RKU-TWD maupun RKTP-TWD. Aplikasi pendekatan RK-TWD pada data konsentrasi senyawa gingerol dan senyawa kurkuminoid memberikan hasil root mean squares error of prediction (RMSEP) 0.0453 dan 0.0867. Nilai ini lebih kecil dibandingkan dengan hasil pendekatan RKU-TWD maupun RKTP-TWD.
Keyword: Temulawak, Jahe, Spektroskopi Fourier Transform Infrared, Kromatografi, Transformasi wavelet

Judul: Robust Functional Continuum Regression Approach in Calibration
Modelling
Abstrak: Kalibrasi peubah ganda merupakan proses menghubungkan sekumpulan data hasil pengukuran yang relatif mudah dan murah diperoleh dengan sekumpulan data hasil pengukuran yang sukar dan mahal memperolehnya. Tujuan kalibrasi peubah ganda berdasarkan sudut pandang statistika adalah menemukan model ??(??) = ??(??), untuk prediksi Y dengan akurasi dan presisi yang tinggi. Salah satu penerapan kalibrasi dalam bidang kesehatan adalah pemodelan hubungan antara kadar glukosa darah yang diukur dengan teknik invasif dan noninvasif berupa spektrum yang menggambarkan sejauh mana cahaya inframerah atau elektromagnetik diserap oleh molekul-molekul glukosa dalam jaringan kulit. Data ini mencakup informasi tentang intensitas cahaya pada berbagai panjang gelombang. Pola spektrum diharapkan dapat menduga kadar glukosa darah. Teknik yang digunakan untuk mengukur glukosa darah pada alat non-invasif adalah spektroskopi. Hasil keluaran spektroskopi memungkinkan adanya pergeseran pencaran, karena objek yang sama diukur beberapa kali tidak tepat menghasilkan spektrum yang sama. Ukuran objek memiliki pengaruh yang nyata terhadap spektrum. Spektrum yang keluar sering kali tidak sesuai dengan semestinya, hal ini terjadi karena pencaran cahaya yang disebabkan sifat fisik dan kimiawi dari objek yang diamati. Pengaruh yang muncul akibat sifat fisik dan kimiawi objek dapat menyebabkan penyimpangan cahaya, ketidaklinieran pencaran, dan ketidakkonsistenan respon. Hal inilah yang mendasari dibutuhkannya suatu metode prapemrosesan, sehingga diperoleh data yang konsisten dan mulus (smooth). Berdasarkan hasil kajian literatur diperoleh metode Wavelet menunjukkan hasil pendugaan model yang lebih baik. Data fungsional muncul sebagai hasil dari pengukuran atau pengamatan dari fenomena yang berubah atau bervariasi sepanjang waktu, ruang, atau dimensi lainnya. Penyebab utama munculnya data fungsional adalah sifat alami dari fenomena atau proses yang diamati seperti pada teknik spektroskopi. Regresi kontinum fungsional (RKF) merupakan pengembangan dari regresi kontinum yang dapat digunakan untuk mengatasi bila jumlah peubah bebas (p) lebih besar daripada jumlah amatan (p»n) dan data berbentuk fungsional. Pengukuran memungkinkan adanya nilai-nilai pencilan (outlier) dalam data yang diperoleh, sedangkan RKF berdasarkan kajian simulasi maupun empirik tidak resisten terhadap pencilan, sehingga perlu dikembangkan RKF yang kekar (RKFK). Performa metode dalam mengatasi p»n dan data fungsional, dalam penelitian ini dieksplorasi terhadap kelima metode yang diklasifikasi menjadi dua bagian, metode fungsional dan non fungsional. Metode fungsional yang diterapkan yaitu RKF yang diterapkan dengan mengkombinasikan Wavelet (RKF-Wavelet) dan Regresi fungsional (RF), sedangkan metode non fungsional yaitu regresi komponen utama (RKU), regresi kuadrat terkecil parsial (RKTP), dan regresi kuadrat terkecil (RKT). Performa masing-masing metode dikaji menggunakan data simulasi, peubah bebas dibangkitkan dari fungsi sinus yang dikolaborasikan dengan distribusi seragam (uniform) dengan p = 365 dan jumlah pengamatan yang beragam (n) yaitu 50, 100, dan 200. Kelima metode juga dikaji kekekarannya, dengan teknik simulasi data, yang dibangkitkan besar persentase bobot pencilan dari 2% hingga 10%. Hasil kajian simulasi menunjukkan semakin bertambah jumlah data (n) performa dari kelima metode semakin baik, yang ditunjukkan dengan menurunnya nilai root mean squares error of prediction (RMSEP) dan mean absolute error (MAE), serta meningkatkan nilai korelasi antara peubah amatan dan peubah dugaan. Analisis secara menyeluruh disimpulkan bahwa RKF-Wavelet mempunyai ukuran kebaikan model yang lebih unggul dibandingkan dengan keempat metode lainnya. Penerapan pendekatan RKF-Wavelet pada data pengukuran glukosa darah memberikan hasil RMSEP 86,57, korelasi 0,1718, MAE 58,11, dan mean absolute percentage error (MAPE) 41,48. Nilai
Keyword: Kalibrasi Regresi, alat ukur non-invasif

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