Judul: Pemodelan Regresi Komponen Utama Fungsional Pada Data Spektroskopi.
Abstrak: Data Spektroskopi adalah data fungsional berupa pengamatan spektrum yang merupakan fungsi dari panjang gelombang. Data spektrum dapat digunakan dalam banyak bidang. Dalam industri farmasi analisis spektrum digunakan dalam mengendalikan mutu untuk menentukan kandungan peubah tertentu seperti jumlah senyawa aktif pada tanaman obat. Pada penelitian ini, data spektroskopi yang digunakan ialah data pengukuran senyawa aktif Kurkumin pada Temulawak. Data Kurkumin diperoleh dari tanaman Temulawak hasil pengamatan dua daerah sentral produksi tanaman obat yaitu Kulonprogo, D.I Yogyakarta dan Karanganyar, Jawa Tengah. Pada data variabel Y merupakan hasil pengukuran senyawa aktif Kurkumin dengan menggunakan HPLC (High Performance Liquid Chromatography) sedangkan variabel X merupakan hasil pengukuran senyawa aktif Kurkumin dengan menggunakan FTIR (Fourier Transform Infrared). Pada penelitian ini data di random kemudian dibagi menjadi dua bagian yaitu 70% data menjadi data untuk pemodelan dan 30 % untuk data validasi dan dilakukan pengulangan sebanyak 150 kali. Data spektroskopi umumnya berdimensi besar dan mengandung multikolinieritas karena biasanya data spektroskopi memiliki jumlah peubah bebas (p) lebih besar dari jumlah pengamatan (p>>n). Kedua masalah tersebut dapat diatasi dengan metode analisis komponen utama fungsional (AKUF). Metode ini merupakan perluasan dari metode analisis komponen Utama (AKU) dengan menggunakan pendekatan fungsional. Data sebelum direduksi dengan metode AKUF terlebih dahulu dilakukan transformasi menggunakan transformasi basis polinomial dan basis B-spline. Pola pada data spektroskopi sebelum dan sesudah ditransformasi akan memiliki pola yang sama namun pada data yang telah ditransformasi pola datanya lebih halus jika dibandingkan dengan sebelumnya. Pemilihan jumlah komponen utama yang digunakan ditentukan berdasarkan proporsi keragaman kumulatif. Pada penelitian ini digunakan 2 komponen dengan rata-rata proporsi keragaman kumulatif sebesar 95.33% pada AKU, 98.84% pada AKUF basis polinomial dan 94.93% pada AKUF basis B-spline. Pemodelan regresi komponen utama (RKU), regresi komponen utama fungsional (RKUF) polinomial dan regresi komponen utama fungsional (RKUF) B-spline menunjukkan bahwa pada data senyawa aktif kurkumin pola prediksi yang dihasilkan mendekati pola data aktual. Model RKUF B-spline memberikan hasil prediksi yang lebih akurat dan juga kosisten dibandingkan dengan model RKUF polinomial maupun RKU. Hal ini terlihat dari nilai simpangan baku RMSEP RKUF B-spline yang lebih kecil yakni 0.09 sedangkan pada RKUF polinomial simpangan baku RMSEP nya 0.13 yang sedikit lebih kecil dari pada RKU yaitu 0.15. Begitu pula jika dilihat dari nilai simpangan baku korelasi RKUF B-spline lebih kecil yakni 0.10 dibandingkan pada RKUF polinomial yaitu 0.22 dan RKU 0.26 . Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model RKUF B-spline sangat baik digunakan dalam memprediksi jumlah senyawa aktif kurkumin yang terkandung dalam tanaman obat temulawak dibandingkan dengan model RKUF polinomial ataupun RKU. Namun jika diperbandingkan antara model RKU dan RKUF polinomial maka model RKUF polinomal lebih baik dalam memprediksi jumlah senyawa aktif kurkumin yang terkandung dalam tanaman obat temulawak.
Keyword: analisis komponen utama fungsional (AKUF), B-spline, spektroskopi.

Judul: Penerapan Analisis Komponen Utama Kekar Dengan Pendekatan Algoritma Grid Pada Data Spektrum Frontier Transform Infrared
Abstrak: Analisis komponen utama (AKU) merupakan analisis peubah ganda yang digunakan dalam pereduksian data berdimensi tinggi yang dalam penelitian ini merupakan data hasil pengolahan alat frontier transform infrared (FTIR) yang memiliki jumlah peubah yang jauh lebih besar daripada jumlah amatannya. Keberadaan pencilan akan membuat analisis komponen utama (AKU) yang digunakan menjadi kurang terandalkan karena AKU klasik dibentuk berdasarkan pada matriks penduga ragam peragam yang sensitif terhadap keberadaan data pencilan. Analisis komponen utama kekar (AKU-K) dengan menggunakan algoritma grid yang merupakan pengembangan dari metode projection pursuit (PP) dapat menangani pencilan dengan lebih baik. Hasil penelitian menunjukan bahwa akar ciri dan proporsi keragaman pada komponen utama pertama ke komponen utama kedua AKU mengalami penurunan yang lebih besar dibandingkan AKU-K. Akar ciri dan proporsi keragaman yang dihasilkan AKU-K relatif lebih stabil dibandingkan dengan hasil AKU. Plot tebaran menggunakan metode AKU-K mampu menarik skor amatan pencilan pada metode AKU menjadi lebih dekat dengan skor lainnya. Analisis ragam yang dilakukan menunjukan bahwa terdapat perbedaan perlakuan pada komponen utama kedua untuk AKU. Kemudian penelusuran senyawa kimia dilakukan pada dua komponen utama pertama AKU dan AKU-K dan diperoleh kesimpulan yakni terdapat satu senyawa yang tidak teridentifikasi oleh komponen utama kedua AKU sehingga pencilan mempengaruhi struktur komponen utama kedua.
Keyword: algoritma grid, analisis komponen utama, analisis komponen utama kekar, FTIR, pencilan

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