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: Pendeteksian pencilan dalam deret waktu menggunakan diagram kotak garis
Abstrak: Dalam peneltian ini dicoba mendeteksi adanya pencilan dengan menggunakan diagram kotak garis. Simulasi dilakukan dengan memunculkan pencilan dalam deret melalui peubah acak pembangkitnya. Simulasi ini dilakukan untuk deret non-musiman yaitu model AR(1), MA(1), ARMA(1,1), dan pada deret musiman yaitu model AR(1) 12, MA(1)12, dan ARMA(1,1)12. Ukuran contoh yang digunakan adalah 100 titik waktu dengan koefisien model yaitu -0.61 dan 6-0.34, keduanya dibangkitkan secara acak. Untuk deret non-musiman model AR(1) dan MA(1), melalui peubah acak pembangkitnya pemunculan pencilan pada deret dapat dideteksi dengan diagram kotak garis pada titik yang dimaksud. Sedang untuk ARMA(1,1) posisi pencilan yang terdeteksi pada deret bergeser satu titik sebelum titik yang dimaksud. Dari deret non-musiman ini terjadi kekonsistenan hasil sehingga dapat dikatakan diagram kotak dapat digunakan untuk mendeteksi pencilan yang disimulasikan. Pencilan dalam deret dan pencilan dalam peubah acaknya maka ada dua jenis pencilan yang diperoleh. Jenis pertama adalah pencilan yang dideteksi pada deretnya tapi tidak terdeteksi pada peubah acaknya. Jenis kedua adalah pencilan yang terdeteksi pada peubuh acaknya namun tidak terdeteksi pada deretnya. Deret musiman memberikan hasil yang tidak konsisten, kecuali untuk model MA(1)12 dimana pencilan terdeteksi pada satu periode siklus sebelum titik yang dimaksud. Untuk melihat kemampuan diagram kotak garis ini prosedur pendeteksian dilakukan pada data Harga Rata-rata Bulanan Lada Putih (Muntok) di Pusat Perdagangan Singapura. Data aktual ini melalui proses stasionerisasi, standardisasi, spesifikasi, dan diagnostik. Setelah itu dilakukan pemeriksaan pencilan menggunakan diagram kotak garis terhadap deret dan peubah acak sissaannya. Pencilan yang dicurigai adalah gabungan dari pencilan yang diperoleh keduanya Hasil pemeriksaan pencilan terhadap data aktual tersebut memiliki hasil yang sama dengan hasil yang diperoleh dengan metode pendeteksian pencilan dalam deret waktu menggunakan matriks fungsi pengaruh yang dikembangkan oleh Chernick, Downing, dan Pike
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: