Judul: Penggunaan Analisis Biplot dan Jarak Euclid dengan Ukuran Procrustes untuk Deteksi Pencilan
Abstrak: Pencilan merupakan suatu objek dengan kombinasi yang unik yang memunyai karakteristik berbeda dengan objek lainnya. Keberadaan pencilan menimbulkan kesalahan dalam menyimpulkan data akibat, pada nilai ragam yang terlalu besar. Metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi pencilan adalah determinam koragam minimum (DKM). Metode ini menggunakan rataan dari objek-objek homogen sebagai pusat data yang kekar. Sayangnya, penentuan matriks homogen memerlukan iterasi yang panjang sehingga metode alternatif ditawarkan dalam penelitian ini untuk menduga pencilan dengan biplot (langsung dan tak langsung) dan jarak Euclid (langsung dan tak langsung). Metode biplot langsung dilakukan dengan mencari jarak antara titik-titik koordinat biplot dengan sentroid. Jarak-jarak diurutkan kemudian dicari batas atas kuartil. Objek yang memunyai jarak lebih besar dari batas atas merupakan pencilan. Sedangkan pada metode jarak Euclid langsung dilakukan dengan mencari jarak Euclid data asal dengan sentroid. Jarak-jarak diurutkan kemudian dicari batas atas kuartil. Objek yang memunyai jarak lebih besar dari batas atas merupakan pencilan. Analisis biplot tak langsung dilakukan dengan mencari titiktitik koordinat biplot kemudian memilih beberapa objek yang dikategorikan sebagai objek-objek homogen. Rataan dan koragam objek-objek homogen dicari sebagai pusat data. Jarak Mahalanobis antara pusat data dengan setiap titik objek dihitung. Objek yang memunyai jarak Mahalanobis di luar batas Khi-kuadrat merupakan pencilan. Metode dengan jarak Euclid tak langsung dilakukan dengan tahapan serupa namun data yang digunakan merupakan data asal dan jarak yang digunakan merupakan jarak Euclid. Analisis pendahuluan dilakukan untuk mengetahui performa metode. Pada data dengan calon pencilan, calon pencilan atas dan bawah, dan data tanpa pencilan semua metode dapat menyimpulkan hasil sesuai hipotesis. Pada data dua kelompok dan tiga kelompok dengan sentroid berada di tengah hasil analisis tidak dapat dipercaya karena 1) objek-objek yang dikategorikan sebagai matriks homogen nyatanya merupakan objek-objek yang tidak homogen 2) objek yang didefinisikan pencilan merupakan objek yang memunyai jarak yang dekat dengan objek lain. Pada data laporan keuangan bank, bank yang dikategorikan sebagai pencilan adalah Bank I, K dan H. Metode terbaik untuk mendeteksi pencilan pada data laporan keuangan bank umum syariah adalah biplot langsung dan tak langsung. Pada data provinsi, daerah yang dikategorikan pencilan yaitu provinsi DKI Jakarta dan Papua. Semua metode menyimpulkan hal yang sama dengan ukuran kesesuaian sebesar 0.2968. Pada analisis lanjutan, metode terbaik untuk mendeteksi pencilan adalah jarak Euclid langsung, Euclid tak langsung dan biplot tak langsung.
Keyword: biplot, deteksi pencilan, determinan koragam minimum, determinan koragam minimum cepat, Jarak Euclid

Judul: Identifikasi Pencilan dan Peta Pencilan pada Analisis Komponen Utama untuk Data Menjulur
Abstrak: Analisis Komponen Utama (AKU) merupakan salah satu analisis peubah ganda yang pada dasarnya mentransformasikan secara linier peubah asal menjadi peubah baru yang dinamakan komponen utama. Akan tetapi, AKU yang didasarkan pada matriks ragam peragam ini sangat sensitif terhadap keberadaan pencilan. Sensitifitas terhadap pencilan pada AKU-Klasik dapat diatasi dengan AKU yang kekar (AKU-K) yang bekerja sangat baik pada data yang memiliki sebaran simetrik atau tidak menjulur. Apabila data peubah asal menjulur maka banyak titik data yang sebenarnya bukan pencilan dianggap sebagai pencilan atau sebaliknya. Kemudian dikembangkanlah pendekatan AKU-K yang cocok untuk data menjulur dengan mendefinisikan berbagai kriteria baru untuk menggambarkan pencilan yaitu AKU-KAO. Penelitian ini menggunakan empat metode yaitu AKU-Klasik, AKU-KMCD, AKU-K, dan AKU-KAO untuk mengetahui perbandingan efektifitas keempat metode tersebut dalam mengidentifikasi pencilan pada data menjulur. Keempat metode tersebut dicobakan pada dua set data yang dikontaminasi pencilan dengan proporsi 0%, 5%, 10%, dan 15%. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode AKU-KAO mampu mengatasi pengaruh kehadiran pencilan pada data menjulur karena memiliki tingkat kesalahan identifikasi yang paling kecil. Hal tersebut diperkuat dengan adanya peta pencilan yang memberikan gambaran secara visual dalam pengidentifikasian pencilan.
Keyword: 

Judul: Adaptation of saccharomyces cerevisiae to cassava acid hydrolisates for bioethanol production.
Abstrak: Acid hydrolisates of cassava contain toxic substances i.e. 3,55 g/l HMF and 0,72 g/l furfural to ethanol producing yeast, Saccharomyces cerevisiae. This study is aiming at screening four strains of S. cerevisiae for their tolerance capacity to that acid hydrolisates. Out of four strains, S. cerevisiae IPBCC 05.548 showed the highest tolerance on the bases of ethanol production. It produced 4,1% (b/v) ethanol. Prior to adaptation, optimum sugar concentration and starter dosage were determined in sequence. Out of 15%, 18%, 20% and 24% concentration. S. cerevisiae IPBCC 05.548 showed the highest ethanol production (4,10% b/v) at 15% of total sugar. Among starter dosage (1, 2 and 3 times of 0,23% of sugar concentration), that were tested on optimal sugar concentration indicated that the twice of dosage was the best for ethanol production. Adaptation was then performed for 72 hours for each cycle. Of the cycles, the 9th cycle (648 hours) showed the highest specific growth rate (0,14g.h-1) as well as ethnol yield (4,13% b/v). Comparison of the adapted strain to unadapted strain proved that the adapted strain produced 30,78% higher ethanol yield than those of unadapted strain.
Keyword: