Judul: Rancangan Faktorial pecahan dan D-optimal untuk Discrete Choice Experiments (DCE).
Abstrak: Discrete choice experiments (DCE) merupakan alat baku yang berguna untuk mengukur preferensi konsumen atau responden di berbagai bidang penerapan terutama di bidang pemasaran. Menurut Louviere et al. (2008) DCE banyak digunakan untuk meneliti preferensi konsumen dalam bidang pemasaran, transportasi, dan penerapan ekonomi yang mana perilaku yang diperhatikan melibatkan respon diskret atau pilihan kualitatif. Rancangan DCE terdiri dari beberapa choice set dan setiap choice set terdiri dari beberapa profil. Profil dapat disebut juga sebagai alternatif merupakan kombinasi dari level atribut yang dibangkitkan dengan menggunakan rancangan percobaan. Oleh karena itu penelitian ini fokus pada penyusunan rancangan DCE. Atribut merupakan karakteristik dari produk atau jasa yang ditawarkan kepada responden dan level atribut merupakan level untuk setiap atribut. Kebaikan rancangan DCE dalam menduga pengaruh atribut terhadap produk atau jasa tergantung pada pemilihan profil mana yang digunakan dalam choice experiment dan pengelompokan profil tersebut ke dalam setiap choice set (Street et al. 2005). Oleh karena itu perlu suatu strategi pendekatan tertentu untuk memilih dan mengelompokkan profil ke dalam setiap choice set agar diperoleh kualitas rancangan DCE yang baik yaitu rancangan yang mempunyai susunan profil yang tepat untuk setiap choice set. Penelitian ini menggunakan dua pendekatan strategi yaitu rancangan faktorial pecahan dan rancangan D-optimal dengan algoritma point-exchange. Kedua strategi tersebut disimulasikan pada contoh kasus yang melibatkan 4 atribut dan masing-masing atribut mempunyai 2 level atribut sehingga keseluruhan kombinasi yang mungkin terbentuk adalah sebanyak 24 = 16 kombinasi. Strategi pertama menggunakan rancangan faktorial pecahan menghasilkan nilai D-optimality criterion sebesar 65536 dan rancangan DCE yang diperoleh terdiri dari 2 choice set yang mempunyai 8 profil untuk setiap choice set. Strategi kedua menggunakan rancangan D-optimal dengan algoritma point-exchange. Kasus pertama menyusun rancangan DCE yang terdiri dari 4 choice set dan 4 profil untuk setiap choice set. Kasus kedua menyusun rancangan DCE yang terdiri dari 8 choice set dan 2 profil untuk setiap choice set. Kedua rancangan DCE tersebut juga menghasilkan nilai D-optimality criterion yang sama dengan rancangan faktorial pecahan. Ketiga rancangan yang diperoleh dari rancangan faktorial pecahan dan rancangan D-optimal dengan algoritma point-exchange mempunyai struktur yang berbeda tetapi ketiga rancangan tersebut mempunyai D-optimality criterion yang sama. Hal tersebut mengindikasikan bahwa secara statistik ketiga rancangan tersebut mempunyai kualitas yang sama. Tetapi dalam bidang aplikasi, kedua rancangan terakhir yang disusun menggunakan rancangan D-optimal dengan algoritma point-exchange lebih sesuai strukturnya dibandingkan rancangan faktorial pecahan. Dengan demikian dalam bidang aplikasi rancangan D-optimal merupakan alternatif untuk menyusun profil pada rancangan DCE.
Keyword: discrete choice experiments (DCE), D-optimality criterion, rancangan faktorial pecahan, rancangan D-optimal, algoritma point-exchange

Judul: Rancangan D-optimal pada Mixture Amount Experiment dengan Rancangan Petak Terbagi menggunakan Algoritma Point Exchange
Abstrak: Rancangan percobaan merupakan salah satu konsep yang banyak digunakan dalam bidang industri. Dalam rancangan percobaan dilakukan dengan suatu metode yang sistematis dan didalamnya terdapat beberapa proses pengujian statistika. Salah satu tujuan dari perancangan percobaan adalah untuk memperoleh atau mengumpulkan informasi sebanyak yang diperlukan dari aspek statistika sehingga efiesien dari segi biaya, waktu, dan tenaga. Penentuan komposisi campuran dalam bidang industri merupakan salah satu hal yang penting untuk menghasilkan produk baru yang berkualitas. Salah satu rancangan yang dapat digunakan dalam membuat formulasi produk industri adalah rancangan campuran. Asumsi pada rancangan campuran adalah respon hanya bergantung pada proporsi komponen. Pada beberapa kasus, respon tidak hanya bergantung pada proporsi komponen campuran tetapi juga dipengaruhi oleh jumlah total campurannya. Jumlah total campuran merupakan faktor yang muncul ketika akan membuat produk dengan jumlah total campuran yang berbeda-beda. Kombinasi dari rancangan campuran dan variasi jumlah total campuran disebut Mixture Amount Experiment (MAE). Pada aplikasi MAE komposisi campuran dijalankan pada setiap jumlah total campuran akibatnya tidak dapat dilakukan pengacakan yang lengkap sehingga diperlukan rancangan petak terbagi. Masalah lain pada MAE peubah jumlah total campuran dapat mengakibatkan jumlah unit percobaan meningkat sehingga diperlukan rancangan optimal. Rancangan optimal merupakan solusi untuk menghasilkan desain yang baik dengan kriteria tertentu dan jumlah pengamatan yang terbatas. Konsep rancangan optimal yang digunakan adalah D-optimality criterion. Rancangan D-optimal diperoleh dengan meminimalkan nilai ragam dari dugaan koefisien regresi. Dalam penelitian ini algoritma yang digunakan untuk membangun rancangan D-Optimal pada MAE menggunakan rancangan petak terbagi adalah algoritma point-exchange. Sebagai evaluasi rancangan yang diperoleh, dibandingkan dengan algoritma coordinate-exchange yang sudah diimplementasikan dalam perangkat lunak komersial. Penelitian ini menerapkan dua kasus dengan faktor petak utama yaitu peubah jumlah total campuran dan faktor anak petak adalah komposisi campuran. Kasus-1 melibatkan tiga komposisi bahan yang terdiri dari dua jumlah total campuran yaitu 50 gram dan 150 gram. Kasus-2 melibatkan tiga komposisi bahan dengan batasan berbeda yang terdiri dari dua jumlah total campuran yaitu 20 gram dan 50 gram. Tahapan pertama untuk memperoleh mixture amount experiment dengan rancangan petak terbagi berdasarkan D-optimality criterion adalah menentukan model. Tahap kedua, menentukan rasio dari ragam petak utama dengan ragam anak petak (η). Tahap ketiga, menyusun rancangan D-optimal berdasarkan algoritma point-exchange dan coordinate-exchange pada kedua kasus. Tahapan keempat, melakukan evaluasi rancangan dengan menghitung D-effisiensi. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini adalah algoritma point-exchange pada MAE modifikasi rancangan petak terbagi yang disusun pada kedua kasus berhasil memperoleh rancangan optimal. Pada kasus pertama diperoleh bahwa titik-titik optimal adalah titik tepi (edge point) sedangkan pada kasus kedua dengan selain titik tepi (edge point) terdapat juga titik tengah (center point) yang optimal. Titik tepi merupakan titik yang berada pada ujung-ujung daerah rancangan sedangkan titik tengah merupakan titik yang berada didalam daerah rancangan. Hasil Evaluasi rancangan menggunakan D-effisiensi pada kedua kasus diperoleh bahwa algoritma point-exchange yang dibangun menghasilkan rancangan yang berbeda dengan algoritma coordinate-exchange. Namun demikian, kedua rancangan mempunyai efisiensi yang relatif tidak jauh berbeda.
Keyword: Point Exchange Algorithm, D-optimal, Mixture Design, Mixture Amount Experiment

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: