Judul: Pendekatan Bayes pada Rancangan Campuran D-Optimal.
Abstrak: Rancangan campuran merupakan bagian dari rancangan percobaan. Masing-masing faktor (komponen) pada rancangan campuran memiliki nilai berupa proporsi dan jumlah keseluruhan faktor adalah satu. Karakteristik ini menyebabkan sulitnya menentukan kombinasi proporsi komponen yang tepat untuk menghasilkan campuran yang diinginkan. Mekanisme yang dapat dilakukan untuk memperoleh kombinasi proporsi yang tepat adalah dengan perancangan optimal. Pengoptimalan rancangan dilakukan dengan memilih titik rancangan secara sistematis dengan suatu kriteria tertentu. Salah satu kriteria pengoptimalan yang digunakan adalah kriteria D-optimal. Rancangan yang optimal pada kriteria D-optimal dipilih dari titik rancangan yang menghasilkan determinan terbesar pada matriks informasi. Penerapan rancangan optimal sangat bergantung pada spesifikasi model yang digunakan. Ketidaktepatan pada model dapat mengurangi ketepatan hasil perancangan. Pengoptimalan menggunakan D-optimal telah banyak dikembangkan pada berbagai kasus dan metode. Salah satu diantaranya yaitu D-optimal dengan pendekatan Bayes. Rancangan D-optimal Bayesian dapat mengurangi kebergantungan terhadap model yang diasumsikan. Pendekatan Bayes menggunakan informasi awal (prior) berupa sebaran parameter model berupa informasi dari pengalaman peneliti atau ahli. Informasi prior digunakan untuk memperoleh ragam posterior parameter untuk mendapatkan matriks informasi perancangan optimal. Selanjutnya, model dibagi menjadi primary term dan potential term dengan nilai �������� sebagai rasio yang mengukur ragam pada potential terms dengan tingkat kesalahan model. Berdasarkan nilai ��������, potential term dapat dipertimbangkan masuk ke dalam model atau tidak. Karakteristik rancangan campuran menyebabkan korelasi yang besar antar faktor utama maupun dengan interaksi dua faktor. Untuk mengatasi korelasi tersebut, masing-masing faktor dan unsur interaksi model ditransformasi dengan scaling convention. Pencarian titik rancangan optimal menggunakan kandidat titik rancangan yang telah ditransformasi. Hasil titik rancangan yang diperoleh kemudian dikembalikan ke nilai asal sebelum ditransformasi. Pencarian titik rancangan optimal dipilih dengan algoritma pergantian titik (point-exchange). Algoritma dijalankan dengan mengganti satu persatu titik rancangan yang telah dipilih dengan titik lain pada himpunan kandidat. Algoritma dijalankan secara berulang pada beberapa nilai ��������. Hasil rancangan optimal diperoleh dari rancangan pada �������� dengan nilai determinan paling besar dari semua pengulangan dan menghasilkan rancangan yang konvergen. Penerapan rancangan D-optimal Bayesian dilakukan pada tiga studi kasus rancangan campuran. Kasus pertama terdiri dari dua komponen sedangkan kasus kedua dan ketiga terdiri dari tiga komponen. Masing-masing komponen memiliki fungsi kendala berupa batas bawah dan/atau batas atas dari proporsi. Fungsi kendala pada masing-masing komponen menyebabkan terbatasnya daerah rancangan sebagai kandidat rancangan optimal. Pada kasus pertama diperoleh bahwa penggunaan asumsi model yang digunakan tidak cocok. Model hanya memuat satu unsur potential term dan algoritma tidak menghasilkan rancangan yang konvergen. Potential term tidak memiliki pengaruh pada model, sehingga pada kasus ini potential term dimasukkan ke dalam primary terms. Akibatnya pendekatan Bayes pada rancangan D-optimal tidak cocok digunakan. Hasil rancangan dengan D-optimal klasik diperoleh berupa tiga titik yang berada pada kedua ujung dan tengah daerah rancangan. Pendekatan Bayes pada rancangan D-optimal untuk kasus kedua dan ketiga memperoleh hasil yang lebih baik dibandingkan kasus pertama. Pada kasus kedua rancangan konvergen pada ��������=2 dan kasus ketiga pada ��������=3. Potential term memberikan pengaruh yang baik dalam menduga titik rancangan optimal. Dari dua belas titik rancangan diperoleh tujuh titik yang berbeda, lima diantaranya diulang sebanyak dua kali. Rancangan D-optimal Bayesian menggunakan algoritma point-exchange cukup baik dalam membentuk rancangan optimal campuran tiga komponen. Terbatasnya algoritma dalam
Keyword: Bayes, rancangan campuran, rancangan D-optimal

Judul: Rancangan D-optimal untuk Respon Ordinal pada Rancangan Campuran.
Abstrak: Rancangan percobaan merupakan suatu kajian mengenai penentuan kerangka dasar kegiatan dalam rangka pengumpulan informasi terhadap suatu objek yang bervariasi berdasarkan prinsip-prinsip statistika. Cabang ilmu statistika ini banyak dimanfaatkan dalam berbagai industri, salah satunya pada industri makanan. Dalam rangka menghasilkan produk baru yang berkualitas, pelaku industri makanan memerlukan formulasi dan komposisi bahan yang tepat. Rancangan percobaan adalah solusi untuk mendapatkan produk yang berkualitas oleh pelaku industri makanan yang biasanya dilakukan secara trial and error, dimana proses ini akan menghabiskan waktu serta biaya yang relatif besar. Pengembangan produk makanan dalam skala industri membutuhkan percobaan yang sistematis agar produk yang dihasilkan laku di pasaran serta mempunyai nilai jual ekonomis. Salah satu rancangan percobaan yang digunakan untuk mendapatkan formulasi dan komposisi bahan yang tepat adalah rancangan campuran. Rancangan campuran mengasumsikan bahwa perbedaan respon hanya dipengaruhi oleh perbedaan proporsi setiap bahan, bukan pada banyaknya campuran. Hal ini mengakibatkan adanya masalah multikolinieritas sehingga pendugaan model menjadi kompleks. Evaluasi dari hasil produk makanan menggunakan skala likert, dimana melibatkan respon kategorik dengan skala ordinal. Rancangan yang melibatkan respon kategorik menyebabkan model yang digunakan adalah model non linier dengan fungsi hubung logistik. Model ini termasuk Generalized Linear Models (GLM) karena respon yang digunakan tidak mengikuti sebaran normal. Pada penelitian ini digunakan kriteria D-optimal untuk penentuan rancangan optimal. Kriteria D-optimal ini fokus pada optimasi parameter. Rancangan D-optimal diperoleh dengan meminimalkan nilai ragam dari dugaan koefisien regresi. Penelitian ini difokuskan untuk menentukan rancangan optimal pada rancangan campuran dengan respon ordinal. Studi kasus yang digunakan pada penelitian adalah tiga resep makanan. Pada resep pertama terdapat campuran dua bahan sedangkan pada resep kedua dan ketiga melibatkan campuran tiga bahan. Masing-masing bahan pada setiap kasus memiliki batasan proporsi tertentu mengakibatkan daerah rancangan semakin kompleks. Penentuan rancangan D-optimal untuk setiap kasus menggunakan algoritma point-exchange. Berdasarkan algoritma yang disusun pada kasus pertama terdapat 3 titik rancangan yang optimal, pada kasus kedua dan ketiga diperoleh 7 titik rancangan yang optimal. Rancangan hasil algoritma ini jauh lebih efisien dibandingkan rancangan menggunakan rancangan klasik.
Keyword: D-optimal, rancangan optimal, respon ordinal

Judul: Posisi Filogenetik Kura-Kura Carettochelys Insculpta  (Reptillia: Testudinata)
Abstrak: Carettochelys insculpta is an endemic freshwater turtle of southern Papua and northern Australia. Phylogenetic position of this turtle is remain unresolved until now. Most of the research conducted show close relationships of C. insculpta and members of Trionychidae family. However, some of the research show distance between C. insculpta and members of Trionychidae family. This research is conducted to analyze phylogenetic relationship between C. insculpta and other members of Testudinata using 12S rRNA, 16S rRNA, and both gene as markers. DNA samples were obtained from three different organisms of C. insculpta. Two species used as outgroups were Alligator mississippiensis and Iguana iguana. Phylogenetic analysis was carried out using Neighbor-Joining method with Felsenstein 1981 (F81) modeltest. A polytomy tree of Testudinata was produced by using 12S rRNA gene. However, analysis using 16S rRNA and both genes as markers confirmed that C. insculpta was located between the Chelonidae and the Trionychidae family.
Keyword: