Judul: Penggerombolan dalam Analisis Biplot dengan Seleksi Peubah pada Data Imputasi.
Abstrak: Analisis Biplot adalah analisis yang dapat merepresentasikan data peubah ganda dalam ruang berdimensi rendah, tetapi Biplot dengan ukuran objek dan peubah yang besar sulit untuk diinterpretasikan, sehingga perlu dilakukan seleksi peubah dan penggerombolan untuk mempermudah dalam menginterpretasikan data. Untuk melakukan analisis Biplot diperlukan data lengkap, namun dalam penelitian seringkali terdapat data yang tidak lengkap. Solusi dari permasalahan ini adalah dengan mengambil data dari peubah yang lengkap saja atau melakukan imputasi. Dilakukan seleksi peubah dan penggerombolan pada kedua data untuk melihat perbandingannya. Bagaimana perbedaan kontribusi peubah dan penggerombolan pada data imputasi dan data lengkap akan dilihat pada karya ilmiah ini. Seleksi peubah (bertahap dan serentak) dilakukan menggunakan analisis Procrustes. Seleksi bertahap dilakukan untuk mempertahankan 17 peubah dan seleksi peubah serentak untuk mempertahankan 6 peubah. Penggerombolan dilakukan dengan k-means di mana matriks 𝐆������ (objek negara) dibagi ke dalam 3 gerombol. Hasil dari seleksi peubah diperoleh nilai 𝐺������𝐹������𝑝������ data imputasi yaitu 99.13% pada 17 peubah dan 73.56% untuk data lengkap. Nilai 𝐺������𝐹������𝑝������ pada data imputasi untuk mempertahankan 6 peubah adalah adalah 72.97% dan 65.59% untuk data lengkap. Pada 6 peubah yang dipertahankan pada data imputasi dan data lengkap terdapat 3 peubah yang sama-sama dipertahankan yaitu, SAL (sumber air di lingkungan), URT (kualitas udara rumah tangga), dan PSG (pelestarian spesies secara global).
Keyword: analisis Procrustes, Biplot, imputasi, k-means

Judul: Penggerombolam dalam analisis biplot dengan seleksi peubah
Abstrak: Analisis Biplot merupakan suatu teknik untuk memperoleh bentuk dimensi rendah dari data matriks dengan objek dan peubah direpresentasikan secara simultan sebagai titik dan vektor. Akan tetapi, Biplot dengan ukuran objek dan peubah yang besar sulit untuk diinterpretasikan. Oleh karena itu, dalam penelitian ini, dilakukan seleksi peubah dengan menggunakan Analisis Procrustes. Seleksi peubah dilakukan secara bertahap dan serentak. Seleksi peubah secara bertahap dilakukan satu per satu secara berurutan dan seleksi peubah secara serentak dilakukan seleksi secara bersamaan dengan kombinasi tertentu tergantung pada banyaknya peubah yang dihilangkan. Selanjutnya dilakukan Analisis Biplot pada data hasil seleksi peubah dan data awal sebagai pembanding. Untuk memudahkan interpretasi dilakukan penggerombolan dalam Analisis Biplot yaitu matriks G dengan menggunakan K-means. Data penelitian yang digunakan adalah data EPI (Environmental Performance Index) tahun 2016, yang terdiri atas 18 peubah (indikator EPI) dari 180 negara. Data ini bersumber dari Center for International Earth Science Information Network (CIESIN). Pada seleksi peubah secara bertahap dan serentak dihilangkan peubah sebanyak 12 peubah. Hal ini berdasarkan nilai goodness of fit (GF) > 90%, dengan nilai GF berturut-turut sebesar 90.092% dan 90.554%. Hal ini juga menunjukkan bahwa seleksi peubah secara serentak lebih baik dibanding seleksi peubah secara bertahap. Namun, seleksi peubah secara serentak memerlukan waktu komputasi lebih lama dibandingkan seleksi peubah secara bertahap, yaitu untuk menghilangkan 9 peubah dari 18 peubah asal, harus menghitung ukuran Procrustes sebanyak (18) = 48620 kali. Dari seleksi peubah secara serentak diperoleh enam peubah yang dipertahankan, yaitu air dan sanitasi (AIS), sumber daya air (SDA), mutu udara rumah tangga (MUT), polusi udara terhadap risiko (PUR), wilayah perlindungan nasional (WPN), dan perlindungan spesies global (PSG). Adapun GF yang diperoleh dari Analisis Biplot untuk data tereduksi dan data awal secara berturut-turut sebesar 77.184% dan 80.425%. Selanjutnya penggerombolan matriks G (negara) menggunakan K-means diperoleh tiga gerombol berdasarkan validitas penggerombolan, yaitu Koefisien Silhouette yang bernilai sebesar 0.6372.
Keyword: Procrustes Analysis, Biplot, Clustering Technique

Judul: Development of ready-to-drink white tea shot.
Abstrak: White tea leaf has been shown to possess physiological activities and has catechin which is the most abundant antioxidant compound found. This study was conducted to develop white tea shot formulated with white tea extract (WTE), ascorbic acid (AA), and sucrose (SC) in order to get high stability of catechin in the product. The first part of the study was conducted to choose best formula of white tea shot. The amount of water was set at 50 ml while WTE was set at 0.4% water basis. AA and SC amount were varied at 0.02, 0.05, 0.10% for AA and 3.0 and 6.0% for SC. The formula chosen was consists of 50 ml water, 0.4 % WTE, 0.10% AA, and 6.0% of SC. The decision was based on the rating hedonic test and short time storage catechin stability analysis of six formulation which the chosen formula revealed the least catechin lost and acceptable overall product likeness. The study also revealed that addition of AA is significant to lower catechin loss (P<0.05) while addition of SC did not reveal any effect (P>0.05). Physical, chemical, and microbiological characteristic was also observed in this study.
Keyword: Catechin, product development, white tea