Judul: Perbandingan Vertex Discriminant Analysis (Vda) Dan Quadratic Discriminant Analysis (Qda) (Studi Kasus Pengklasifikasian Provinsi Dan Kabupaten/Kota Di Pulau Sumatera Berdasarkan Tingkat Kemiskinan).
Abstrak: Analisis diskriminan merupakan suatu analisis pada data peubah ganda yang digunakan untuk mengklasifikasikan setiap observasi ke dalam kelas yang saling bebas berdasarkan peubah-peubah pencirinya. Analisis diskriminan yang sering digunakan adalah Linear Discriminant Analysis (LDA) dengan pendekatan Fisher. Pembentukan fungsi diskriminan pada LDA melibatkan komponen matriks kovarian bersama. Struktur matriks kovarian antarkelas harus sama sehingga dapat digabungkan membentuk matriks kovarian bersama. Apabila matriks kovarian antarkelas berbeda, penggunaan LDA menjadi tidak valid. Quadratic Discriminant Analysis (QDA) dapat mengatasi masalah ini. Pada saat jumlah peubah lebih banyak daripada observasi (n < p), LDA dan QDA tidak dapat dilakukan karena rank dari matriks lebih kecil dari jumlah peubah. Hal ini mengakibatkan matriks kovarian singular, sehingga tidak memiliki invers. Hal tersebut dapat diatasi dengan Vertex Discriminant Analysis (VDA). Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan perbandingan antara VDA dan QDA dengan menggunakan data simulasi dan data kasus terapan. Pada data dengan jumlah observasi lebih besar dari jumlah peubah (n > p), secara umum kemampuan klasifikasi VDA dan QDA hampir sama. Akan tetapi, VDA memiliki ketepatan klasifikasi lebih kecil dibandingkan QDA pada saat keragaman antarkelas besar dan jarak nilai tengah antarkelas dekat. Pada data dengan jumlah observasi lebih kecil dari jumlah peubah (n < p), hanya VDA yang dapat dilakukan. Hasil kajian terapan sesuai dengan hasil kajian simulasi.
Keyword: analisis diskriminan kuadratik, analisis peubah ganda, vertex discriminant analysis

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: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: