Judul: Analisis regresi ordinal dan analisis diskriminan Fisher dalam penentuan model klasifikasi keberhasilan anggota LPP-UMKM Kabupaten Tangerang.
Abstrak: Analisis regresi ordinal dan analisis diskriminan Fisher merupakan metode yang lazi~gunakan untuk membangun suatu model klasffikasi. Salah satu kegunaan dari NtOdel klasifikasi adalah dalam hal proses penilaian kelayakan suatu aplikasi pinjarian, melalui penyusunan suatu model klasifikasi keberhasilan. Penelitian ini bertu~an untuk membandingkan model klasffikasi keberhasilan anggota suatu Lemtjga Keuangan Mikro (LKM) dengan menggunakan analisis regresi ordinal dan c1nalisis diskriminan Fisher, dari 290 data amatan berupa karakteristik anggia atau rumahtangganya serta data aktifrtas keuangan anggota. Data yang digunakan berasal dari LPP-UMKM Kabupaten Tangerang, periode Agustus 2003 ~ampai November 2005. Pengklasifikasian dilakukan dengan terlebih dahu! menyusun suatu indeks keberhasilan bagi masing-masing anggota, berdC$arkan indikator-indikator lamanya menjadi anggota, jumlah pinjaman teraklir, besamya pertambahan pinjaman antar periode, total pinjaman yang diteriria, dan total tabungan. Berdasarkan indeks keberhasilan, anggota diklasiikasi ke dalam kategori kurang berhasil, berhasil, dan sangat berhasil dengil menggunakan kriteria diagram kotak garis. Selanjutnya berdasarkan anali* regresi ordinal dan analisis diskriminan Fisher, dimodelkan karakteristik anggcMa atau rumahtangganya dengan tingkat keberhasilannya di LKM. Berda&arkan persentase ketepatan klasffikasi, analisis regresi ordinal meng%asilkan model dengan tingkat keakuratan yang relatit iebih baik dibandingkan dengan analisis diskriminan Fisher dalam mengidentifikasi anggota yang berasal dari kategori berhasil, yaitu sebesar 91 %. Model regresi ordinal juga iebih akurat dalam mengidentifikasi tingkat keberhasilan calon an9gota baru, di mana peluang teridentifikasi secara benar untuk masing-masing kategori keberhasilan sebesar 0,72.0,53, dan 0,50.
Keyword: 

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: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: