Judul: Penyusunan Matriks Rancangan Fractional Factorial Split-Plot (FFSP) Ortogonal Dua Taraf dengan Menerapkan Algoritma Genetika
Abstrak: In industrial experiment, fractional factorial split-plot (FFSP) design is used to overcome budget limitation and situation where complete-randomization is not possible. However, more whole-plots and factors included, harder and more time needed to construct this design. This study presents a new approach in constructing two-level orthogonal FFSP design with genetic algorithm. This approach can construct orthogonal FFSP design better than other approaches on literature in very fast processing time. So, it can be used effectively in experiment that involved many whole-plots and factors.
Keyword: splitplot design, genetic algorithm, fractional factorial, experimental design

Judul: The application of LASSO method in determination of main effect and significant interaction in fractional factorial experiment results
Abstrak: Analisis regresi dapat diterapkan pada berbagai macam data termasuk pada data hasil percobaan. Rancangan Faktorial Pecahan (RFP) banyak digunakan untuk mengatasi masalah biaya pada percobaan yang melibatkan banyak faktor. Penentuan pengaruh utama maupun interaksi yang signifikan adalah salah satu tujuan dari suatu percobaan faktorial. Namun, penentuan pengaruh utama maupun interaksi yang signifikan pada RFP cukup rumit, karena jumlah observasi lebih sedikit daripada pengaruh utama maupun interaksi yang akan diduga pengaruhnya. Adanya pembauran juga menjadi masalah pada RFP. Pada penelitian ini digunakan Metode Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dengan mempertimbangkan prinsip heredity, hierarchy, dan sparsity untuk menyelesaikan masalah pada RFP. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil dari metode LASSO pada data simulasi hampir sama dengan pengaruh utama maupun interaksi yang sengaja ditentukan berpengaruh signifikan. Untuk data percobaan real juga menghasilkan hasil yang hampir sama dengan metode lain untuk data yang sama, Regression analysis can be applied to a wide variety of data, including the experimental data. Fractional Factorial Design (FFD) is widely used to address cost issues in the experiment involving many factors. Effect determination of the main effect as well as a significant interaction was one of the goals of a factorial experiment. However, it is quite complicated, because the number of observations less than the main effect and the interaction that will supposedly influence. The existence of confounding is also an issue in the FFD. The method used in this study are Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) by considering the principle of heredity, hierarchy, and sparsity to solve problems in the FFD. The results showed that simulated data is almost the same in LASSO method as the main effect as well as the interaction that deliberately determined to have a significant effect. Real experimental data also yield almost the same results with other methods for the same data. Keywords: Determination of significant effect, FFD, LAR Algorithm, LASSO.
Keyword: Algoritma LAR, LASSO, Penentuan pengaruh signifikan, RFP

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