Judul: Kajian Model Hidden Markov Diskret dengan Algoritme Rabiner dan Aplikasinya pada DNA
Abstrak: Setiap kejadian berkaitan erat dengan penyebab kejadian. Jika penyebab kejadian tersebut tidak diamati secara langsung dan membentuk rantai Markov, maka pasangan kejadian dan penyebabnya dapat dimodelkan dengan model Hidden Markov (Hidden Markov Model, HMM). Model Hidden Markov (X, Y) adalah sebuah model yang dibangun oleh rantai Markov X = {Xk;k E N} yang tidak diamati, serta proses observasi Y = {Ykik E N} yang dipengaruhi oleh X. Ciri model Hidden Markov adalah: {X} yaitu sebuah rantai Markov dengan ruang state berhingga Sx = {1,2,...,N} yang homogen dan ergodic. aij = P(Xk+1 = j |Xk = i), untuk i,j = 1,2, ... N. ANXN = (aij) adalah matriks transisi dari X dengan a¿; ≥ 0 N dan Σ=1αij = 1. π; = P(X₁ = j) dengan π = (π1,...,πN). π = E[X] dan memenuhi Aл = π dan Σ=1; = 1. {Ykik E N} yaitu sebuah proses observasi dengan ruang state Sy = {1, 2,..., M}. Proses {Xk, Yk; k E N}, dihubungkan oleh distribusi peluang bersyarat b; (j) = P(Yk = j |Xk = i), j = 1,2, ... M; i = 1,2, ..., N. BNXM = (b)), dengan b; (j) ≥ 0, 1 b; (i) = 1, untuk i = 1,2,..., N. Diasumsikan {YKIXk} saling bebas. Dari ketiga ciri tersebut, diperoleh karakteristik model Hidden Markov yaitu: 2 λ = (A, B, π). Diberikan barisan observasi y₁, Y2, ... Yk; Yk € Sy untuk k = 1,2,..., K dan λ = (A, B, π). Masalah dasar dari model Hidden Markov, yaitu: 1. Menghitung peluang munculnya barisan observasi y1, V2, ... YK- 2. Memilih barisan state yang memaksimumkan peluang observasi. 2. Memilih barisan state yang memaksimumkan peluang observasi. 3. Melakukan pendugaan terhadap parameter-parameter model Hidden Markov λ = (A, B, π), sehingga P(Y₁ = 1, ..., YK = уK2) maksimum. Solusi dari 3 masalah di atas berturut-turut dapat diperoleh dengan algoritme forward, algoritme Viterbi dan algoritme Baum-Welch re-estimation (Rabiner 1989). Didefinisikan peubah forward, a (j) = P(Y₁ = Y1, ..., Yk = Yk, Xk = j|λ). Dengan induksi, ak (j) dapat dihitung sebagai berikut: 1. Inisialisasi: a₁(j) = P(Y₁ = Y₁, X1 = jλ) = πjbj(y1), j = 1,2,... N. 2. Induksi: ak+1) = P(Y₁ = Y1,..., Yk+1 = Yk+1, Xk+1 = jλ) = [=1 αk (i) αij]bj (k+1), j = 1,2, ... N; 1 ≤ k ≤ K − 1. Li=1 3. Terminasi: P(Y₁ = Y1,..., YK = Yk|2) = Σ=1 P(Y₁ = Y1,..., YK = YK, XK = j]) = Σ=1αk(j) K Pada masalah kedua, akan dipilih barisan state {x}=1 sehingga P(Y₁ = y1,..., YK = YK, X1 X1, ..., XK = xx 2) adalah maksimum. Didefinisikan, Sk (j) = maxx1,x2, xk-1 P(Y1 = Y1, ..., Yk = Yk, X1 X1, ..., Xk = j|λ). = Barisan yang menghasilkan (i) yaitu, j) = arg maxi=1,...,N Sk-1 (i)αij......dst
Keyword: Markov chain, discrete hidden Markov model, forward algorithm, Viterbi algorithm, Baum-Welch algorithm

Judul: Pendugaan Parameter Model Eksponensial Hidden Markov dan Kekonvergenan Barisan Nilai Dugaan Parameternya
Abstrak: Pada kehidupan sehari-hari, banyak kejadian yang bersifat stokastik. Setiap kejadian terkait erat dengan penyebab kejadian, seperti banyaknya kecelakaan yang terjadi di jalan tol, perubahan nilai tukar rupiah, banyaknya klaim peserta asuransi dan lain sebagainya. Hanya saja dalam suatu kejadian terkadang penyebabnya tidak diamati secara langsung. Jika penyebab kejadian diasumsikan sebagai rantai Markov, maka pasangan kejadian dan penyebabnya disebut dengan model hidden Markov. Model hidden Markov dibangun oleh parameter-parameter yang digunakan untuk memprediksi kejadian di masa yang akan datang. Berdasarkan data-data yang diperoleh, maka dapat diduga parameter dari model hidden Markov. Jika dilihat dari proses observasinya maka model hidden Markov dibedakan menjadi dua, yaitu model hidden Markov diskret dan kontinu. Untuk model yang sebaran observasinya diskret maka dikatakan model hidden Makrov diskret dan untuk sebaran observasinya kontinu dikatakan model hidden Markov kontinu. Model hidden Markov ini sudah banyak diaplikasikan dalam berbagai bidang, salah satunya yaitu di bidang telekomunikasi. Contohnya yaitu transmisi siaran radio yang ditransmisikan pada channel komunikasi yang sibuk. Penggunaan model hidden Markov di bidang telekomunikasi ini telah dikembangkan oleh Rabiner (1989). Selain telekomunikasi, model hidden Markov juga dikembangkan dalam bidang ekologi oleh Petterson et al. (2009), ekonomi oleh Cui (2014), biologi oleh Yoon (2009) dan lain sebagainya. Pada penelitian sebelumnya sudah banyak dibahas tentang model hidden Markov dengan sebaran normal diantaranya oleh Wen & An (2002), Marioni et al. (2006) dan Wenge et al. (2010) sedangkan untuk sebaran Poisson diantaranya oleh Paroli et al. (2000), Lu & Zeng (2012) dan Sadeghifar et al. (2016). Pada penelitian ini dibahas model hidden Markov kontinu dengan sebaran eksponensial dan kekonvergenan barisan nilai dugaan parameternya. Model hidden Markov dengan sebaran eksponensial telah diperkenalkan oleh Lethanh & Adey (2012) di mana proses observasi merupakan peubah acak kontinu sedangkan proses yang tidak diobservasi merupakan peubah acak diskret. Pada karya ilmiah ini dibahas pendugaan parameter model eksponensial hidden Markov dengan menggunakan metode yang dikembangkan oleh Dempster et al. (1997) dan kekonvergenan barisan nilai dugaan parameter yang dikembangkan oleh Wu (1983). Metode yang digunakan untuk menduga parameter model hidden Markov adalah metode maksimum likelihood yang dalam perhitungannya menggunakan algoritme Expectation Maximization (EM). Dengan algoritme EM, dengan harapan diperoleh pendugaan parameter yang optimal untuk memprediksi terhadap kejadian di masa yang akan datang.
Keyword: Convergence, EM algorithm, Eksponential hidden Markov, Forward-backward algorithm, Peubah Acak, Markov Models, Markov Dishret, Matematika Terapan, Rantai Markov

Judul: Testhing the Physical and Mechanical Properties of Full Size Pine Wood for Utilization of Cooling Tower Construction
Abstrak: The cooling tower decreases the water temperature and is use as heat transfer device in which the working fluids are water and air.. Wood is used as the main component of cooling towers because of its various advantages. Pine wood is classified as strong class III and durable class IV with easy working properties. This study aims to determine the quality class of pine wood and produce values for the physical and mechanical properties of wood that can support the National Standard for using pine wood for cooling tower construction. The standards used are ASTM D245, NDS (2018), ASTM D198-05, and CTI STD-114. Testing mechanical properties was carried out by bending and compression tests parallel to the fibers. Physical properties are tested on water content, density, and specific gravity. Pine wood has three quality classes, namely, 1, 2, and 3. Based on the physical and mechanical properties data, pine wood is higher than Douglas fir wood, which means that pine wood in this study is suitable for cooling tower construction.
Keyword: Pine wood, Quality class, Cooling tower, Physical properties, Mechanical properties