Judul: Pendugaan data hilang pada data presipitasi harian berbasis model AR(3) menggunakan algoritme EM (Expectation-Maximization)
Abstrak: Penelitian mengenai pendugaan data hilang (imputasi) berskala kuantitatif sudah banyak dilakukan oleh para peneliti, salah satunya menggunakan algoritme EM (Expectation-Maximization). Namun, belum banyak pendugaan data hilang yang mengangkat topik kejadian tidak tentu (intermittent) khususnya deret waktu, misalnya data presipitasi harian. Penelitian ini bertujuan mengembangkan algoritme EM sebagai penduga data hilang terbaik pada data presipitasi harian di Desa Citeko, Kab Bogor yang mengandung pola intermittent. Pengembangan dilakukan melalui kajian simulasi pendugaan data hilang menggunakan metode EM, Markov-EM, dan Logistik-EM sebanyak 1000 ulangan dengan proporsi hilang sebesar 0%, 5%, 10%, 15%, 20%. Hasil menunjukkan bahwa Logistik-EM merupakan penduga data hilang yang lebih baik dalam menjelaskan ketidakpastian nilai kejadian pada data presipitasi harian. Ditunjukkan dengan nilai rataan MAE dan galat baku dugaan parameter model yang signifikan lebih rendah….
Keyword: EM algorithm, intermittent data, logistic model, markov chain, missing data, Model arima, Model logistik, Model gabungan, Rantai markov

Judul: Penerapan Algoritme Expectation- Maximization with Bootstrapping (EMB) untuk Pendugaan Data Hilang Curah Hujan Kabupaten Indramayu
Abstrak: Permasalahan data hilang pada data curah hujan tidak dapat dihindarkan. Hal tersebut disebabkan karena rusaknya alat pencatat curah hujan atau kelalaian dari petugas pencatat curah hujan. Salah satu metode pendugaan data hilang curah hujan adalah algoritme Expectation-Maximization with Bootstrapping (EMB). Pada penelitian ini data yang digunakan adalah curah hujan bulanan pada lima stasiun hujan yang saling berdekatan di Kabupaten Indramayu pada tahun 2002–2012. Data lengkap tersebut kemudian dihilangkan berdasarkan tiga mekanisme penghilangan data, yaitu secara acak, secara berpola, dan secara berurutan, dengan dua mekanisme pola deret waktu, yaitu dengan dan tanpa proses deseasonalizing. Hasil pendugaan data hilang pada penelitian ini menyatakan bahwa pendugaan data hilang secara keseluruhan lebih baik daripada pendugaan dilakukan dengan musim tertentu. Selain itu, berdasarkan nilai akurasi kebaikan dugaan data hilang pada penelitian ini, pada data hilang secara berpola dan berurutan lebih cocok menggunakan proses deseasonalizing terlebih dahulu, sedangkan pada pendugaan data hilang yang secara acak tidak perlu melalui proses deseasonalizing.
Keyword: algoritme EMB, curah hujan, data hilang, deseasonalizing

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: