Judul: Pemodelan Regresi Komponen Utama Fungsional Pada Data Spektroskopi.
Abstrak: Data Spektroskopi adalah data fungsional berupa pengamatan spektrum yang merupakan fungsi dari panjang gelombang. Data spektrum dapat digunakan dalam banyak bidang. Dalam industri farmasi analisis spektrum digunakan dalam mengendalikan mutu untuk menentukan kandungan peubah tertentu seperti jumlah senyawa aktif pada tanaman obat. Pada penelitian ini, data spektroskopi yang digunakan ialah data pengukuran senyawa aktif Kurkumin pada Temulawak. Data Kurkumin diperoleh dari tanaman Temulawak hasil pengamatan dua daerah sentral produksi tanaman obat yaitu Kulonprogo, D.I Yogyakarta dan Karanganyar, Jawa Tengah. Pada data variabel Y merupakan hasil pengukuran senyawa aktif Kurkumin dengan menggunakan HPLC (High Performance Liquid Chromatography) sedangkan variabel X merupakan hasil pengukuran senyawa aktif Kurkumin dengan menggunakan FTIR (Fourier Transform Infrared). Pada penelitian ini data di random kemudian dibagi menjadi dua bagian yaitu 70% data menjadi data untuk pemodelan dan 30 % untuk data validasi dan dilakukan pengulangan sebanyak 150 kali. Data spektroskopi umumnya berdimensi besar dan mengandung multikolinieritas karena biasanya data spektroskopi memiliki jumlah peubah bebas (p) lebih besar dari jumlah pengamatan (p>>n). Kedua masalah tersebut dapat diatasi dengan metode analisis komponen utama fungsional (AKUF). Metode ini merupakan perluasan dari metode analisis komponen Utama (AKU) dengan menggunakan pendekatan fungsional. Data sebelum direduksi dengan metode AKUF terlebih dahulu dilakukan transformasi menggunakan transformasi basis polinomial dan basis B-spline. Pola pada data spektroskopi sebelum dan sesudah ditransformasi akan memiliki pola yang sama namun pada data yang telah ditransformasi pola datanya lebih halus jika dibandingkan dengan sebelumnya. Pemilihan jumlah komponen utama yang digunakan ditentukan berdasarkan proporsi keragaman kumulatif. Pada penelitian ini digunakan 2 komponen dengan rata-rata proporsi keragaman kumulatif sebesar 95.33% pada AKU, 98.84% pada AKUF basis polinomial dan 94.93% pada AKUF basis B-spline. Pemodelan regresi komponen utama (RKU), regresi komponen utama fungsional (RKUF) polinomial dan regresi komponen utama fungsional (RKUF) B-spline menunjukkan bahwa pada data senyawa aktif kurkumin pola prediksi yang dihasilkan mendekati pola data aktual. Model RKUF B-spline memberikan hasil prediksi yang lebih akurat dan juga kosisten dibandingkan dengan model RKUF polinomial maupun RKU. Hal ini terlihat dari nilai simpangan baku RMSEP RKUF B-spline yang lebih kecil yakni 0.09 sedangkan pada RKUF polinomial simpangan baku RMSEP nya 0.13 yang sedikit lebih kecil dari pada RKU yaitu 0.15. Begitu pula jika dilihat dari nilai simpangan baku korelasi RKUF B-spline lebih kecil yakni 0.10 dibandingkan pada RKUF polinomial yaitu 0.22 dan RKU 0.26 . Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model RKUF B-spline sangat baik digunakan dalam memprediksi jumlah senyawa aktif kurkumin yang terkandung dalam tanaman obat temulawak dibandingkan dengan model RKUF polinomial ataupun RKU. Namun jika diperbandingkan antara model RKU dan RKUF polinomial maka model RKUF polinomal lebih baik dalam memprediksi jumlah senyawa aktif kurkumin yang terkandung dalam tanaman obat temulawak.
Keyword: analisis komponen utama fungsional (AKUF), B-spline, spektroskopi.

Judul: Metode Eksploratif Pendugaan Jumlah Komponen pada Campuran
Abstrak: Saat ini banyak produk-produk obat herbal yang beredar di pasaran. Namun konsumen harus berhati-hati terhadap keasliannya. Komposisi yang tertera pada produk bisa saja tidak sesuai dengan kenyataan atau dengan kata lain terjadi pemalsuan obat herbal. Hal ini dapat merugikan dan membahayakan konsumen. Ada beberapa macam pemalsuan obat herbal, salah satunya pemalsuan jumlah komponen penyusun. Pada penelitian ini dilakukan pendugaan jumlah komponen penyusun campuran terhadap data keluaran UV-VIS. Data yang digunakan merupakan hasil pengukuran nilai serapan dari tiga macam campuran yaitu campuran 1, campuran 2, dan campuran 3. Campuran 1 terdiri dari Vitamin B1, campuran 2 terdiri dari campuran Vitamin B1 dan Caffein, campuran 3 terdiri dari campuran Vitamin B1, B6, dan Caffein. Sebelum dilakukan pendugaan jumlah komponen, terlebih dahulu dilakukan prapemrosesan data. Prapemrosesan data bertujuan untuk mengurangi noise pada data. Prapemrosesan data yang dilakukan yaitu transformasi dan reduksi data. Dengan demikian data yang dipakai ada sembilan yaitu data asli campuran 1, data asli campuran 2, data asli campuran 3, data transformasi campuran 1, data transformasi campuran 2, data transformasi campuran 3, data reduksi campuran 1, data reduksi campuran 2, dan data reduksi campuran 3. Metode yang digunakan untuk menduga jumlah komponen penyusun campuran yaitu Analisis Komponen Utama (AKU), Penduga Kemungkinan Maksimum (PKM), SIMPLISMA, Orthogonal Projection Approach (OPA), dan Evolving Factor Analysis (EFA). Pada metode Analisis Komponen Utama (AKU) untuk menentukan jumlah komponen campuran menggunakan scree plot. Scree plot merupakan plot antara banyak komponen utama dengan akar cirinya. Banyak komponen dipilih saat gradien dari grafik curam di sebelah kiri dan sangat landai di sebelah kanan. Dengan kata lain banyak komponen utama yang dipilih sedemikian rupa sehingga selisih antara akar ciri yang berurutan sudah tidak besar lagi. Dugaan jumlah komponen pada PKM diperoleh saat kurva PKM mencapai kondisi landai yaitu bila gradiennya kurang dari 0,01. Teknik ekstrapolasi data berupa regresi eksponensial perlu dilakukan apabila dengan jumlah data yang tersedia, nilai gradiennya masih lebih dari 0,01. Proses penentuan banyak komponen pada metode SIMPLISMA dilakukan secara bertahap. Tiap tahap dilakukan identifikasi adanya komponen murni dalam data. Komponen murni diperoleh dari plot nilai kemurnian spektrum yang tertinggi. Pada metode Orthogonal Projection Approach (OPA) diasumsikan bahwa spektra murni tidak mirip satu sama lain dibandingkan spektra campuran. Pada tiap tahap dilakukan identifikasi sebuah komponen baru dalam campuran. Nilai maksimum ketakmiripan menunjukkan komponen murni. Pada metode evolving factor analysis (EFA) dilakukan analisis komponen utama terhadap sub matrik-sub matrik data untuk memperoleh akar ciri....dst
Keyword: principal component analysis, SIMPLISMA, maximum likelihood, OPA, EFA

Judul: Budidaya dan pelestarian buaya air tawar irian (Crocodylus novaeguineae)
Abstrak: Di Indonesia terdapat beberapa spesies buaya diantaranya adalah Crocodylus porosus, Crocodylus novaeguineae, Tomistoma schlegelii dan Crocodylus siamenesis. Crocodylus novaeguineae baru ditemukan tahun 1928 di lrian Jaya dan Papua New Guinea oleh Schmidt. Dengan adanya perdagangan kulit buaya maka masyarakat mulai memburu buaya-buaya alam untuk dijual tanpa memperhatikan kelangsungan hidup spesies tersebut. Tempat hidup buaya-buaya inipun semakin sempit karena diubah jadi perladangan, lalu lintas air dan daerah pemukiman sehingga terjadi penurunan jumlah buaya secara cepat.
Keyword: Crocodylus porosus, Crocodylus novaeguineae, Tomistoma schlegelii, Crocodylus siamenesis