Judul: Latent Regression Model on Placebo Effect.
Abstrak: Analisis regresi mempelajari bentuk hubungan antara peubah respons dengan satu atau lebih peubah prediktor. Analisis akan bertambah kompleks ketika melibatkan prediktor laten, yaitu peubah yang tidak teramati. Model regresi dengan prediktor laten disebut model regresi laten. Model regresi laten memainkan peran penting dalam pemodelan data dengan peubah laten, misalnya efek plasebo pada penyembuhan depresi. Pada model regresi laten ini, prediktor laten diasumsikan kontinu dan diduga menggunakan distribusi beta. Parameter model diduga dengan algoritma EM (Expectation-Maximization). Implementasi model dilakukan dengan menggunakan software R 2.13.1. Hasil analisis data suatu penelitian efek plasebo pada penyembuhan depresi menunjukkan tingkat kesesuaian yang tinggi.
Keyword: 

Judul: Pendekatan Baru Pada Pembentukan Kandidat Model Averaging Regresi Dimensi Tinggi.
Abstrak: Regresi dimensi tinggi terjadi ketika banyaknya peubah bebas 𝑝������ melebihi banyaknya ukuran contoh 𝑛������. Kondisi data seperti ini seringkali dijumpai pada penelitian bidang biologi, terutama terkait penelitian genetika. Atas dasar salah satu tujuan analisis regresi yaitu untuk prediksi peubah respon, penelitian ini mengangkat konteks data dimensi tinggi di dalamnya. Metode utama yang dikaji ialah model averaging. Penelitian ini diawali dengan mengevaluasi dua metode yang ada di literatur yaitu Randomized Model Averaging (RMA) dan General-Model Averaging (GMA). Selanjutnya dikembangkan pendekatan baru yaitu Principal Component Model Averaging (PCMA). Metode PCMA disulkan sebagai pendekatan baru dengan menggunakan matriks rotasi pada rotation forest untuk membentuk struktur data baru. Proses rotasi ini dilakukan untuk membuat data regresi agar saling bebas. Suatu simulasi dilakukan yaitu dengan mengkaji kinerja pendekatan baru yang diusulkan, PCMA, dengan GMA dan RMA, dengan cara membandingkan beberapa ukuran seperti keakuratan prediksi (MAPE, MAE, MSE), ketakbiasan prediksi, kebebasan dan ragam antar prediksi kandidat model, serta ragam prediksi model final. Pada simulasi tersebut diatur beberapa hal yaitu 𝑛������=100, 𝑝������= 2000, banyaknya kandidat model 𝑘������=50, dan ulangan 1000 kali. Hasilnya, terungkap bahwa PCMA lebih baik dalam prediksi peubah respon daripada RMA dan GMA, yaitu memiliki akurasi tinggi dalam prediksi dan ragam model final yang kecil. Selanjutnya, kajian prediksi pada peubah paparan ke aflatoksin B1 (AFB1) dari wanita hamil dengan metilasi DNA sel darah putih bayinya pada data penelitian di Negara Gambia menjadi sajian studi kasus. Hasilnya ialah PCMA juga memberikan prediksi yang paling baik pada peubah paparan ke aflatoksin B1 dari wanita hamil dengan metilasi DNA sel darah putih bayinya.
Keyword: model averaging, regresi, regresi dimensi tinggi, rotation forest

Judul: Pemanenan Energi Listrik dari Kincir Angin Vertikal
Abstrak: Usaha pemanenan energi angin di Indonesia masih sedikit. Sampai Tahun 2016 hanya 3.54 MW alat pemanenan energi angin yang sudah terpasang. Kendala utamanya ialah dibutuhkan investasi yang besar untuk membuatnya. Pembuatan kincir angin dengan ukuran yang lebih kecil dengan bahan yang dapat dibeli di pasar lokal menjadi solusi agar pembuatan kincir angin lebih ekonomis. Pembuatan kincir vertikal tipe Savonius dapat menjadi solusinya. Kincir vertikal Savonius dapat beroperasi pada kecepatan < 3 m/s dan ketinggian < 50 m. Kincir angin ini terdiri dari tiga sistem, yaitu generator, rotor kincir dan transmisi pulley-belt. Generator dibuat dari modifikasi motor AC dan magnet neodymium. Rotor kincir dibuat dari pipa PVC 4”, pipa alumunium ¾”, dan papan polikarbonat. Transmisi pulley-belt dibuat dari plastik dan karet. Kincir ini membutuhkan gaya minimal 3 N untuk dapat berputar atau torsi minimalnya 0.75 Nm. Kecepatan angin yang dibutuhkan untuk merotasikannya sebesar 1.9 m/s. Daya maksimal yang dapat dihasilkan ialah 5.76 watt berupa tegangan sebesar 36 volt dan arus 160 mA.
Keyword: energi terbarukan, generator, motor AC, sudu Savonius