Judul: Analisis Diskriminan Kuadratik Kekar : Studi Kasus Divisi Regional Perum BULOG Tahun 2009
Abstrak: Perum BULOG terdiri dari 26 Divisi Regional (Divre), yang masing-masing Divre bertugas untuk mengontrol kebutuhan pangan khususnya beras di daerahnya masing-masing. Selama ini BULOG telah membagi Divre menjadi tiga kelompok yaitu, Divre surplus, Divre mandiri dan Divre defisit. Salah satu teknik statistika yang dapat digunakan untuk mengevaluasi kelompok Divre yaitu analisis diskriminan. Hasil uji kehomogenan matriks koragam menunjukan bahwa matriks koragam pada data tidak homogen, sehingga diperlukan analisis diskriminan kuadratik. Analisis diskriminan kuadratik didasari oleh pendugaan vektor rataan dan matriks koragam yang tidak kekar terhadap amatan pencilan. Salah satu metode yang dapat mengatasi amatan pencilan dalam data yaitu metode penduga MCD yang dihasilkan dari algoritma FAST-MCD. Algoritma FASTMCD mengidentifikasikan bahwa pada data terdapat amatan pencilan, sehingga analisis diskriminan kuadratik dengan penduga MCD dipilih sebagai analisis diskriminan yang tepat dalam mengatasi amatan pencilan serta matriks koragam tidak homogen. Hasil pengelompokan menggunakan skor diskriminan kuadratik dengan penduga MCD, menunjukan bahwa terdapat empat amatan pencilan yang berubah kelompok yaitu, Divre Sumatera Utara, Sumatera Barat, Kalimantan Barat dan NTB.
Keyword: 

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: 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: