Judul: Detecting outliers in regression analysis using genetic algorithm
Abstrak: Masalah yang sering dihadapi ketika melakukan analisis regresi linier adalah keberadaan data pencilan. Pencilan merupakan suatu keganjilan. Seringkali data pencilan memiliki nilai yang berbeda, lain dari biasanya dan tidak mencerminkan karakteristik data secara umum. Pencilan dapat mempengaruhi dugaan model. Dugaan model yang dihasilkan tidak dapat menggambarkan hubungan antara variabel secara umum. Sehingga, analisis atau interpretasi yang dihasilkan menjadi salah. Oleh karena itu perlu dilakukan pendeteksian pencilan sebelum melakukan analisis regresi. Kriteria Informasi dapat digunakan untuk mendeteksi pencilan. Kriteria Informasi dihitung dengan menyisihkan amatan yang diduga sebagai pencilan. Nilai Kriteria Informasi minimum menunjukkan bahwa amatan yang disisihkan merupakan pencilan. Namun akan banyak kombinasi amatan yang diduga sebagai pencilan yang mungkin ditemukan dalam satu gugus data. Hal tersebut akan menyita waktu ketika dilakukan secara manual. Algoritma genetika dapat digunakan untuk menghitung nilai Kriteria Informasi, sehingga dapat digunakan untuk menentukan nilai minimumnya. Algoritma genetika dapat melakukan pendeteksian seluruh amatan yang berpotensi sebagai pencilan secara serempak. Namun ada beberapa kekurangan dalam program ini, yaitu masalah kecepatan program. Semakin banyak amatan semakin banyak juga waktu yang diperlukan. Banyaknya peubah dalam data tidak mempengaruhi kemampuan program untuk mencapai nilai kriteria informasi minimum., A common problem in linear regression analysis is the existence of outliers. Outlier is an oddity. Frequently the outliers have different values, different from the usual and do not reflect the characteristics of the data in general. Outliers can be affect to models estimation. models estimation can not describe the relationship between variables in general. So that, analysis or interpretation of the result will be incorrect. Therefore it is necessary for the detection of outliers before the analysis. Information criterion can be used to detect outliers. Information criteria calculated by eliminate the observations suspected as outliers. Minimum Information Criterion value indicates an observations eliminated as outlier. But it would be a lot of combinations of observations suspected as outliers that might be found in a set of data. Genetic algorithms can be used to calculate the value of information criteria, so it can be used to determine the minimum value. Genetic algorithm can used to detection of all possible outliers simultaneously. However there are some disadvantages in this program, that is the problem of program speed. The more observations the more time is required. The number of variables in the data does not affect the program's ability to achieve the minimum information criterion. Keywords: Genetic Algorithms, Information Criteria, Outlier, linear regression
Keyword: Algoritma Genetika, Kriteria Informasi, Pencilan, Regresi linier

Judul: Kajian Simulasi Perbandingan Regresi Random Forest dan Support  Vector Regression dalam Mengatasi Pencilan
Abstrak: Adanya pencilan merupakan masalah yang sering muncul saat melakukan analisis regresi. Pencilan dapat menyebabkan pergeseran garis regresi, mengubah arah hubungan antara peubah penjelas dan peubah respon, serta menghasilkan dugaan parameter yang tidak valid. Pemodelan menggunakan Regresi Linear Berganda (RLB) untuk set data yang mengandung pencilan kurang tepat. Hal itu dapat diatasi dengan menggunakan Regresi Random Forest (RRF) atau Support Vector Regression (SVR). Data yang digunakan dalam penelitian ini dihasilkan dari proses simulasi dengan beberapa skenario persentase pencilan, yaitu sebanyak 0%, 2%, 5%, dan 10% dari total data. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja metode pembelajaran mesin menggunakan RRF dan SVR dalam mengatasi pencilan. Berdasarkan simulasi yang dilakukan, model SVR memiliki tren penurunan nilai R2 yang konsisten, sementara model RLB dan RRF nilai R2 nya kembali meningkat seiring dengan semakin banyaknya pencilan dalam data. Sejalan dengan hal itu, model SVR juga memiliki tren peningkatan nilai RMSEP yang konsisten, sementara model RLB dan RRF nilai RMSEP nya meningkat namun masih lebih rendah dibanding SVR. Simulasi tersebut menunjukkan bahwa metode SVR sesuai digunakan untuk data yang banyaknya pencilan sedikit, yaitu kurang dari 5% dari total data. Ketika banyaknya pencilan meningkat menjadi lebih dari 5%, metode yang sesuai digunakan adalah metode RRF., The existence of outliers is a problem that often arises when carrying out regression analysis. Outliers can cause a shift in the regression line, change the direction of the relationship between the explanatory variable and the response variable, and produce invalid parameter estimates. Modeling using Multiple Linear Regression (MLR) for data sets that contain outliers is less precise. This can be overcome by using Random Forest Regression (RFR) or Support Vector Regression (SVR). The data used in this research was generated from a simulation process with several outlier percentage scenarios, namely 0%, 2%, 5% and 10% of the total data. This research aims to compare the performance of machine learning methods using RFR and SVR in dealing with outliers. Based on the simulations carried out, the SVR model has a consistent decreasing trend in the R2 value, while for the MLR and RFR models the R2 value increases again as the number of outliers in the data increases. In line with this, the SVR model also has a consistent increasing trend in the RMSEP value, while the MLR and RFR models have an increasing RMSEP value but are still lower than the SVR. This simulation shows that the SVR method is suitable for data with a small number of outliers, namely less than 5% of the total data. When the number of outliers increases to more than 5%, the appropriate method to use is the RFR method.
Keyword: multiple linear regression, outlier, random forest regression, support vector regression

Judul: Membran Komposit Kitosan-Zeolit untuk Aplikasi Direct Methanol Fuel Cell
Abstrak: Direct methanol fuel cell (DMFC) is a fuel cell that utilize methanol as the fuel source. The electrolyte membrane used in the DMFC system in this research was chitosan-zeolite composite membrane. The composite membrane was synthesized with chitosan-zeolite composition variation of 1:1, 1:2, 1:3, and 2:1. The membranes were analyzed by Fourier transform infrared spectrophotometer (FTIR) and scanning electron microscope, and for the specific gravity. Membrane performances were tested with methanol uptake, methanol permeability, conductivity, and potential difference in the DMFC system. The FTIR spectrum showed no formation of new functional groups inducating that the composite membrane was a result of physical mixing. Morphological analysis showed that the membrane was nonporous. Chitosan-zeolite 1:3 composite membrane had the highest specific gravity and methanol uptake, 1.4226 g/mL and 41.44%, respectively. The highest proton conductivity was showed by the 1:2 chitosanzeolite composite membrane, namely 7.2946× 10-7 S/cm. Based on this research results, chitosan-zeolite composite membrane can be applied in DMFC system.
Keyword: