Judul: Penggerombolan Debitur Berdasarkan Karakteristik Nasabah dengan Analisis Gerombol Laten
Abstrak: Bapak Dr. Ir. I Made Sumertajaya, M.Si. Analisis gerombol adalah suatu metode untuk mengklasifikasikan obyek atau suatu kasus ke dalam suatu kelompok yang relatif homogen, yang disebut gerombol (cluster), dimana keragaman obyek dalam satu gerombol lebih kecil dibandingkan keragaman obyek antar gerombol. Metode penggerombolan yang biasa digunakan adalah penggerombolan berbasiskan jarak. Obyek dengan skala pengukuran kategorik maupun campuran kategorik tidak dapat digerombolkan dengan metode penggerombolan biasa. Metode yang digunakan untuk data bertipe kategorik atau campuran kontinu (numerik) dan kategorik, adalah Analisis Gerombol Laten (Latent Cluster Analysis). Analisis gerombol laten digunakan untuk menggerombolkan debitur pada data kredit bank X. Peubah yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 9 peubah yang terdiri dari peubah bertipe kategorik dan kontinu. Peubah-peubahnya adalah Besar Angsuran, Status Tempat Tinggal, Pendidikan, Jenis Kelamin, Status Pernikahan, Pekerjaan, Lama Pinjaman, Usia, dan Banyaknya Tanggungan. Gerombol optimal yang dihasilkan sebanyak 8 gerombol berdasarkan nilai Bayesian Information Criterion (BIC) terkecil. Peubah Usia, Status Tempat Tinggal, Pendidikan, Jenis Kelamin, Status Pernikahan, Banyaknya Tanggungan, dan Besar Angsuran adalah peubah pembentuk gerombol 1. Peubah Pekerjaan adalah peubah pembentuk gerombol 3 dan peubah Lama Pinjaman adalah peubah pembentuk gerombol 5.
Keyword: latent cluster analysis, BIC, Credit

Judul: Perbandingan Analisis Laten Kelas Dengan Kriteria Who Untuk Penggerombolan Pasien Demam Dengue (Dd) Dan Demam Berdarah Dengue (Dbd)
Abstrak: Analisis gerombol (cluster analysis) adalah bagian dari analisis peubah ganda yang tujuan utamanya adalah menggerombolkan objek-objek berdasarkan karakteristik yang dimiliki. Hasil penggerombolan dari objek akan memperlihatkan homogenitas yang tinggi dalam satu gerombol dan heterogenitas yang tinggi dengan gerombol lain. Jika pengerombolan tersebut berhasil, objek- objek di antara satu gerombol saling berdekatan ketika digambarkan secara geometri, dan dengan gerombol lain akan berpisah jauh. Kemiripan dalam analisis gerombol menggunakan ukuran jarak sebagai basis pengukuran antara tiap pasangan pengamatan. Pada kasus-kasus tertentu, individu/objek pengamatan diukur dengan peubah kualitatif, baik nominal maupun ordinal. Pada data tersebut, penggerombolan dengan metode klasik seperti K-rataan atau metode lain yang telah disebutkan di atas kurang tepat diterapkan. Hal ini dapat memberikan hasil penggerombolan yang keliru sehingga menghasilkan kesimpulan yang kurang tepat. Alternatif metode lain untuk menggerombolan individu dengan peubah kualitatif (kategorik) adalah dengan Analisis Laten Kelas (Latent Class Analysis). Model Analisis Laten Kelas disebut juga sebagai model campuran terbatas (finite mixture models) yang berisi satu atau lebih peubah diskrit yang tidak diamati. Model ini berbeda sekali dengan jenis model yang parameternya hanya menggambarkan hubungan antara peubah-peubah yang diamati, seperti analisis regresi, analisis diskriminan dan model log linier. Analisis Laten Kelas adalah suatu teknik untuk menganalisis hubungan data kategori, yaitu hubungan diantara peubah-peubah yang diukur dengan skala nominal atau ordinal. Model Analisis Laten Kelas sebagai metode statistik untuk mengidentifikasi keanggotaan gerombol yang tidak terukur antara subjek dengan peubah yang diamati, yaitu peubah kategori ataupun kontinu. Konsep dasar dari Analisis Laten Kelas adalah membagi data ke dalam beberapa gerombol sedemikian hingga memungkinkan tidak adanya hubungan antar peubah (kebebasan lokal). Pada awalnya data dibagi ke dalam dua gerombol dengan mengacu pada kriteria informasi yang dihasilkan. Selanjutnya dilakukan iterasi pada gerombol hingga dihasilkan nilai log-likelihood dua gerombol yang terbaik (sebagus mungkin). Hal yang sama dilakukan untuk menghasilkan 3,4. dan 5 gerombol, meningkatkan jumlah gerombol dapat membuat gerombol semakin homogen. Parameter pada Analisis Laten Kelas diduga dengan menggunakan algoritma EM dan Metode Newton-Raphson. Fungsi sebaran bersama dari peubah kategori dan kontinu dilakukan dengan mengalikan fungsi sebaran peubah yang ada. dst ...
Keyword: 

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: