Judul: Penerapan Hasil Analisis Gerombol Menggunakan Analisis Komponen Utama (Studi Kasus : Temu - ten1llan Penyusun Obat Herbal di Pulau Jawa
Abstrak: Klasifikasi abat herbal menjadi sangat renting untuk diketahui agar khasiat, keamanan dan kualitasnya tCljaga. Analisis Illultivariat yang sesuai ul1tuk mcngklasifikasikan rimpang temutCllluan tetah dicoba mCllggunakan anal isis gerombol. Analisis gcrombol cligunakan untuk mcnggerombolkan kunyit, bangle, dan tClllulawak yang berasal dari Putal! lawn yang memiliki karaktcristik serapan sinar IR yang sama. Dalam analisis geromboi digunakan analisis pcrantara yaitu analisis komponen utam3. Penelitian ini bertujuan untuk menggerombolkull kunyit, bangle, dan tcmulawak berdasarkan asal geografis. Karakteristik dari temu-temuan disebabkan adanya perbedaan ketinggian lokasi dan cuaca sehingga keadaan tanah berbeda walaupun berada pada kabupaten yang sama
Keyword: 

Judul: Penerapan Diskriminan Kernel pada Komponen Kimia Aktif Tanaman Obat Herbal (Kunyit, Temulawak, dan Bangle)
Abstrak: Setiap tanaman obat mengandung komponen kimia aktif yang berbeda satu sama lain. Komponen kimia aktif merupakan hasil penyaringan atau ekstrasi dari bagian tanaman obat (Harborne 1987). Untuk mengidentifikasi komponen kimia aktif yang terkandung di dalam masing-masing tanaman obat dapat menggunakan sebuah alat bernama Fourier Transform Infrared (FTIR). Output yang dihasilkan FTIR berupa plot antara nilai absorban dengan bilangan gelombang yang mempunyai pola nonlinier. Pada penelitian ini dilakukan pembedaan ketiga tanaman obat herbal berdasarkan komponen kimia aktif yang ada pada seluruh informasi bilangan gelombang (model 1) dan informasi bilangan gelombang pada daerah sidik jari (model 2). Pembedaan ketiga tanaman obat bertujuan agar tidak ada tanaman obat kunyit dan bangle yang terdeteksi sebagai temulawak, sehingga tidak ada pihak-pihak tertentu yang bisa melakukan pemalsuan obat (adulterasi). Karena output FTIR mempunyai pola nonlinier, maka untuk membedakan ketiga tanaman obat herbal tersebut dapat menggunakan analisis diskriminan kernel. Dengan menggunakan analisis diskriminan kernel, didapatkan hasil penempatan yang sudah 100% akurat pada data pemodelan, namun belum 100% akurat dalam menempatkan data validasi. Pada data validasi model 1 terdapat dua contoh yang salah penempatan, sedangkan pada data validasi model 2 terdapat satu contoh yang salah penempatan. Dua contoh yang salah penempatan pada data validasi model 1 berasal dari kelompok temulawak, sehingga tidak akan berpengaruh terhadap pemalsuan. Sedangkan satu contoh yang salah penempatan pada data validasi model 2 berasal dari kelompok kunyit, hal ini harus diwaspadai karena dapat merugikan konsumen. Sehingga dapat dikatakan bahwa fungsi diskriminan yang dibangun pada model 1 lebih baik digunakan jika dibandingkan dengan fungsi diskriminan yang dibangun pada model 2.
Keyword: 

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: