Judul: Analisis pengelompokan objek dengan metode single linkage clustering dan Diskriminan Linear untuk kasus dua kelompok
Abstrak: Banyak keragaman yang dapat dijumpai pada kehidupan ini sehingga pengelompokan suatu objek yang relatif homogen selalu menjadi permasalahan yang menarik. Analisis cluster merupakan teknik multivariat yang tujuan utamanya mengelompokkan objek-objek berdasarkan kesamaan karakteristik di antara objek-objek tersebut. Ciri pengelompokan yang baik, pertama terdapat kesamaan yang tinggi antar anggota dalam satu kelompok. Kedua, antar kelompok yang satu dengan kelompok lainnya memiliki perbedaan yang tinggi. Terdapat beberapa metode dalam analisis cluster, salah satu diantaranya adalah metode hierarki yang akan mengelompokkan objek-objek secara bertingkat. Metode agglomeratif merupakan metode hierarki yang sering dipakai untuk suatu data metrik. Metode ini secara algoritma akan mengelompokkan objek-objek berdasarkan tingkat kesamaan antar objek-objek dari yang terdekat sampai akhirnya semua objek berada dalam sebuah kelompok. Jarak antara suatu kelompok terhadap kelompok lainnya dihitung sebagai jarak minimum antara anggota kelompok pertama dengan anggota kelompok lainnya, metode pengukuran ini disebut sebagai single linkage clustering merupakan metode yang paling sederhana. Kevalidan hasil pengelompokan dengan metode yang digunakan perlu agar tidak terjadi kesalahan (misklasifikasi) yang cukup besar terutama pada saat menentukan strategi dari tujuan dilakukannya analisis cluster. Analisis diskriminan merupakan metode yang dapat digunakan untuk menguji kevalidan hasil dari metode yang digunakan pada analisis cluster dan juga merupakan analisis lanjutan untuk menentukan fungsi setiap kelompok yang terbentuk (fungsi diskriminan). Dari fungsi diskriminan dapat dengan mudah menentukan kelompok untuk suatu objek baru. Fungsi ini dapat diperoleh dari persamaan yang akan meminimumkan nilai expected cost of misclassification (ECM). Pengelompokan tujuh belas kabupaten/kota di Jawa Barat berdasarkan tiga indikator sosial ekonomi pada tahun 2002, yaitu upah minimum kabupaten/kota (UMK), persentase tingkat pengangguran, dan laju pertumbuhan ekonomi ke dalam dua kelompok menghasilkan fungsi diskriminan y = 6,0694x1 + 2,0993x2 + 0,5153x3 . Fungsi diskriminan yang diperoleh mempunyai ketepatan mengklasifikasikan kasus sebesar 94,12%. Maka, fungsi ini dapat digunakan untuk mengelompokkan sebuah kabupaten/kota berdasarkan ketiga indikator tersebut ke dalam kelompok dengan tingkat sosial ekonomi menengah ke bawah atau menengah ke atas.
Keyword: 

Judul: Perbandingan Regresi Logistik Ordinal dan Diskriminan Kernel (Studi Kasus Klasifikasi Perguruan Tinggi di Indonesia).
Abstrak: Fokus sebuah metode klasifikasi adalah memisahkan objek-objek dan mengalokasikan objek baru pada kelompok yang telah tersefinisi (Johnson dan Wichern, 2007). Pemenuhan asumsi dalam penggunaan sebuah metode klasifikasi menjadi suatu kunci dalam memaksimalkan kinerja metode klasifikasi tersebut. Analisis diskriminan linier pada umumnya digunakan pada populasi yang peubah bebasnya berdistribusi normal ganda dan matriks ragam-peragamnya adalah homogen pada tiap kelompoknya. Adanya pelanggaran terhadap asumsi dapat menurunkan ketepatan prediksi klasifikasi. Analisis diskriminan kernel diperkenalkan untuk melengkapi dunia pengklasifikasian dimana data yang digunakan tidak harus memenuhi asumsi tertentu, termasuk asumsi homogenitas ragam (Khattre dan Naik, 2000). Menurut Mattjik dan Sumertajaya (2011) analisis diskriminan digunakan pada kasus dimana peubah respon berupa data kualitatif dan peubah penjelas berupa data kuantitatif. Keterbatasan analisis diskriminan dalam memfasilitasi data peubah bebas dapat diatasi oleh regresi logistik yang mampu mengamokodir peubah bebas berupa data kualitatif, kuantitatif, atau campuran keduanya. Model yang terbentuk pada regresi logistik merupakan model peluang kumulatif yang dapat menjadi pertimbangan klasifikasi, dimana penggunaan metode ini tidak didasarkan atas asumsi normalitas dan homogenitas ragam. Pada umumnya respon dari regresi logitik merupakan bilangan berskala ordinal maupun nominal yang terdiri dari dua atau lebih kategori. Regresi logistik ordinal digunakan untuk memodelkan sebuah kasus dengan repon yang memiliki urutan tertentu, sedangkan regresi logistik multinomial digunakan untuk model dengan respon yang tidak menunjukan suatu tingkatan atau urutan tertentu. Pada penelitian ini dikaji kinerja dari analisis regresi logistik dan diskriminan kernel dalam mengklasifikasikan data dengan adanya karakteristik keragaman tiap kelompok yang berbeda. Model regresi logistik yang digunakan adalah regresi logistik ordinal sedangkan fungsi yang digunakan dalam diskriminan kernel adalah fungsi epanechnikov dan normal. Pemilihan penggunaan fungsi kernel didasarkan atas tabel efisiensi yang disediakan oleh Silverman (1986) yang menunjukan bahwa kernel epanechnikov merupakan fungsi kernel yang memiliki tingkat efisiensi paling tinggi yaitu ≈ 1 sedangkan untuk fungsi kernel normal didasarkan atas asumsi awal diskriminan yang memerlukan pendekatan distribusi normal. Terdapat dua analisis dalam penelitian ini yaitu : (1) kajian simulasi yang digunakan untuk melihat pengaruh keragaman dan jarak pusat antar kelompok pada skenario simulasi data ragam sama dan data ragam tidak sama yang terdiri dari empat (4) kelompok, (2) studi kasus Klasifikasi Perguruan Tinggi di Indonesia yang digunakan untuk memperoleh kesesuaian antara hasil kajian simulasi dengan data riil. Kajian simulasi menunjukan bahwa ketiga metode menghasilkan prediksi klasifikasi yang baik untuk data ragam sama dengan nilai ketepatan prediksi klasifikasi yang hampir sama. Pada saat sebuah data memiliki keragaman yang tidak homogen untuk setiap kelompoknya, analisis diskriminan kernel epanechnikov dan normal dapat memberikan ketepatan klasifikasi lebih baik dibandingkan analisis regresi logistik. Terdapat respon yang sama pada ketiga metode ketika digunakan pada klasifikasi dengan karakteristik keragaman yang besar, yaitu menyebabkan penurunan ketepatan prediksi klasifikasi. Jarak pusat antar kelompok yang semakin berjauhan akan menyebabkan objek-objek antar kelompok dipisahkan dengan baik dan diklasifikasikan dengan tepat untuk regresi logistik ordinal, sedangkan pada diskriminan kernel akan terjadi penurunan kinerja klasifikasi pada saat jarak antar kelompok semakin jauh dengan adanya karakteristik keragaman kelompok yang berbeda. Analisis dengan menggunakan data studi kasus tidak menunjukan kesesuaian dengan hasil kajian simulasi. Ketepatan klasifikasi tertinggi dihasilkan oleh diskriminan kernel normal dan regresi logsitik ordinal yaitu sebesar 90,82% dan
Keyword: Klasifikasi, Regresi Logistik Ordinal, Diskriminan, Kernel Epanechnikov, Kernel Normal

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: