Judul: Perbandingan Regresi Logistik Ordinal dan Diskriminan Kernel (Studi Kasus Klasifikasi Perguruan Tinggi di Indonesia).
Abstrak: Fokus sebuah metode klasifikasi adalah memisahkan objek-objek dan mengalokasikan objek baru pada kelompok yang telah tersefinisi (Johnson dan Wichern, 2007). Pemenuhan asumsi dalam penggunaan sebuah metode klasifikasi menjadi suatu kunci dalam memaksimalkan kinerja metode klasifikasi tersebut. Analisis diskriminan linier pada umumnya digunakan pada populasi yang peubah bebasnya berdistribusi normal ganda dan matriks ragam-peragamnya adalah homogen pada tiap kelompoknya. Adanya pelanggaran terhadap asumsi dapat menurunkan ketepatan prediksi klasifikasi. Analisis diskriminan kernel diperkenalkan untuk melengkapi dunia pengklasifikasian dimana data yang digunakan tidak harus memenuhi asumsi tertentu, termasuk asumsi homogenitas ragam (Khattre dan Naik, 2000). Menurut Mattjik dan Sumertajaya (2011) analisis diskriminan digunakan pada kasus dimana peubah respon berupa data kualitatif dan peubah penjelas berupa data kuantitatif. Keterbatasan analisis diskriminan dalam memfasilitasi data peubah bebas dapat diatasi oleh regresi logistik yang mampu mengamokodir peubah bebas berupa data kualitatif, kuantitatif, atau campuran keduanya. Model yang terbentuk pada regresi logistik merupakan model peluang kumulatif yang dapat menjadi pertimbangan klasifikasi, dimana penggunaan metode ini tidak didasarkan atas asumsi normalitas dan homogenitas ragam. Pada umumnya respon dari regresi logitik merupakan bilangan berskala ordinal maupun nominal yang terdiri dari dua atau lebih kategori. Regresi logistik ordinal digunakan untuk memodelkan sebuah kasus dengan repon yang memiliki urutan tertentu, sedangkan regresi logistik multinomial digunakan untuk model dengan respon yang tidak menunjukan suatu tingkatan atau urutan tertentu. Pada penelitian ini dikaji kinerja dari analisis regresi logistik dan diskriminan kernel dalam mengklasifikasikan data dengan adanya karakteristik keragaman tiap kelompok yang berbeda. Model regresi logistik yang digunakan adalah regresi logistik ordinal sedangkan fungsi yang digunakan dalam diskriminan kernel adalah fungsi epanechnikov dan normal. Pemilihan penggunaan fungsi kernel didasarkan atas tabel efisiensi yang disediakan oleh Silverman (1986) yang menunjukan bahwa kernel epanechnikov merupakan fungsi kernel yang memiliki tingkat efisiensi paling tinggi yaitu ≈ 1 sedangkan untuk fungsi kernel normal didasarkan atas asumsi awal diskriminan yang memerlukan pendekatan distribusi normal. Terdapat dua analisis dalam penelitian ini yaitu : (1) kajian simulasi yang digunakan untuk melihat pengaruh keragaman dan jarak pusat antar kelompok pada skenario simulasi data ragam sama dan data ragam tidak sama yang terdiri dari empat (4) kelompok, (2) studi kasus Klasifikasi Perguruan Tinggi di Indonesia yang digunakan untuk memperoleh kesesuaian antara hasil kajian simulasi dengan data riil. Kajian simulasi menunjukan bahwa ketiga metode menghasilkan prediksi klasifikasi yang baik untuk data ragam sama dengan nilai ketepatan prediksi klasifikasi yang hampir sama. Pada saat sebuah data memiliki keragaman yang tidak homogen untuk setiap kelompoknya, analisis diskriminan kernel epanechnikov dan normal dapat memberikan ketepatan klasifikasi lebih baik dibandingkan analisis regresi logistik. Terdapat respon yang sama pada ketiga metode ketika digunakan pada klasifikasi dengan karakteristik keragaman yang besar, yaitu menyebabkan penurunan ketepatan prediksi klasifikasi. Jarak pusat antar kelompok yang semakin berjauhan akan menyebabkan objek-objek antar kelompok dipisahkan dengan baik dan diklasifikasikan dengan tepat untuk regresi logistik ordinal, sedangkan pada diskriminan kernel akan terjadi penurunan kinerja klasifikasi pada saat jarak antar kelompok semakin jauh dengan adanya karakteristik keragaman kelompok yang berbeda. Analisis dengan menggunakan data studi kasus tidak menunjukan kesesuaian dengan hasil kajian simulasi. Ketepatan klasifikasi tertinggi dihasilkan oleh diskriminan kernel normal dan regresi logsitik ordinal yaitu sebesar 90,82% dan
Keyword: Klasifikasi, Regresi Logistik Ordinal, Diskriminan, Kernel Epanechnikov, Kernel Normal

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: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: