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: Kajian Analisis Gerombol Berbasis Model pada Data yang Menyebar Normal Ganda
Abstrak: Analisis gerombol merupakan suatu metode penggerombolan yang bertujuan untuk mengelompokkan objek ke dalam beberapa kelompok sedemikian hingga objek yang berada di dalam kelompok yang sama cenderung mempunyai karakteristik yang lebih homogen dari pada objek yang berada di kelompok yang berbeda. Hal ini dilakukan dengan suatu ukuran jarak seperti jarak euclidean. Pengukuran kemiripan antar objek dengan menggunakan jarak akan sangat sulit dilakukan jika ukuran data yang digunakan sangat besar dan kondisi objek yang ada saling tumpang tindih. Dengan memperhatikan sebaran dari data yang digunakan untuk penggerombolan, Mclachlan dan Basford (1988) memberikan suatu pendekatan terbaru dalam analisis gerombol yaitu penggerombolan berbasis model campuran. Metode ini mengasumsikan bahwa sebaran data yang digunakan adalah sebaran campuran dengan setiap subpopulasi mewakili suatu gerombol yang berbeda. Tujuan dari metode ini adalah untuk mengoptimalkan kemiripan antar objek dengan menggunakan pendekatan model peluang. Tehnik perpindahan objek berdasarkan pada algoritma Expectation Maximization (EM) dan penentuan jumlah gerombol ditentukan berdasarkan nilai Bayes Information Criterion (BIC) terbesar. Penggunaan algoritma EM dalam pendugaan parameternya dikarenakan algoritma tersebut merupakan metode perhitungan iterasi yang sangat cocok untuk pendugaan parameter dari fungsi kemungkinan pada data tidak lengkap seperti yang terdapat pada sebaran campuran. Sama halnya dengan metode penggerombolan lainnya, metode penggerombolan berbasis model dilakukan untuk mengetahui jumlah gerombol maupun anggota tiap gerombol. Dengan demikian, efektifitas dari metode ini dibandingkan dengan metode berdasarkan ukuran jarak adalah suatu hal yang sangat penting untuk diketahui. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengkaji efektifitas analisis gerombol berbasis model yang meliputi efektifitas pada beberapa kondisi jarak antar pusat gerombol, perbandingan dengan metode klasik atau k-rataan serta efektifitas analisis penggerombolan berbasis model berdasarkan maximum likelihood (MLE) dan maximum posterior (MAP) pada beberapa contoh penerapan. Perbandingan dengan metode klasik atau k-rataan, keefektifannya dapat dikethaui dengan menghitung persentase rataan tingkat kesalahan klasifikasi yang dihasilkan, sedangkan efektifitas MLE dan MAP dapat diketahui berdasarkan persentase rataan tingkat kesalahan klasifikasi serta nilai BIC yang dihasilkan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah hasil simulasi dan data dari paket Mclust ver 3.4.8 pada R 2.12.1. Data simulasi yang dibangkitkan merupakan data himpunan campuran normal ganda dengan kondisi titik pusat gerombol, ragam dan tingkat korelasi antar peubah yang beragam. ...dst
Keyword: analisis gerombol, model campuran, BIC, algoritma EM, maksimum likelihood, konjugasi sebaran awal

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: