Judul: Principal Component Analysis for Outlier Data Using Projection Pursuit and Robust Minimum Covariance Determinant Estimator
Abstrak: Pengelolaan data yang memiliki jumlah peubah dan observasi yang besar tidak dapat dilakukan dengan cara yang biasa. Data yang rumit dan besar seringkali memerlukan pengolahan data yang khusus, baik dalam tahap analisis maupun visualisasi. Analisis Komponen Utama (AKU) merupakan teknik analisis statistika yang mampu mereduksi data dan mentransformasi peubah-peubah asli yang masih saling berkorelasi satu dengan yang lain menjadi satu set peubah baru yang kecil dan tidak berkorelasi satu sama lain. Pencilan (outliers) akan sangat mempengaruhi analisis data sehingga diperlukan analisis dengan suatu pendekatan yang kekar (robust) dengan pencilan. Model yang digunakan untuk data dengan pencilan adalah AKU kekar ROBPCA yang menggabungkan konsep projection pursuit dan estimator Minimum Covariance Determinant. Simulasi dilakukan dengan menggunakan data tanpa pencilan, data dengan proporsi pencilan 5% dan data dengan 10% pencilan. Berdasarkan ukuran kesesuaian dalam menganalisis komponen utama, AKU kekar ROBPCA lebih baik dibandingkan AKU Klasik. Selain itu berdasarkan plot tebaran score distance dan orthogonal distance, AKU kekar ROBPCA lebih efektif dalam mendeteksi pencilan dibandingkan dengan AKU Klasik., Processing data that has a large number of variables and observations can not be managed in the usual way. Complex and large data often require special data processing, both in the analysis and visualization processes. Principal Component Analysis (PCA) is a statistical analysis technique that can reduce data and transform the original variables that are still correlated with each other into a new set of small and uncorrelated variables. Outliers will significantly affect data analysis, so analysis with a robust approach towards outliers is needed. The model used for data with outliers is the ROBPCA which combines the concepts of projection pursuit and the Minimum Covariance Determinant estimator. The simulation was carried out using data without outliers, data with 5% outlier proportions, and data with 10% outliers. Based on the suitability measure in analyzing the principal components, ROBPCA is better than the classical PCA. In addition, based on the scatter plot of the distance score and orthogonal distance, ROBPCA is more effective in detecting outliers than the classical PCA.
Keyword: principal component analysis, classical PCA, ROBPCA, outliers, projection pursuit, minimum covariance determinant

Judul: Implementation of Principal Component Analysis with the Cellwise Outliers Paradigm
Abstrak: Data berukuran besar merupakan salah satu ciri penting dalam mengolah informasi pada era modern ini. Istilah "Big Data" mengacu pada kumpulan data yang memiliki ukuran sangat besar, rumit, dan tidak dapat dikelola dengan cara yang biasa. Saat ini pengolahan data semakin bervariasi dan memerlukan penanganan khusus, baik dalam proses analisis maupun visualisasi. Analisis Komponen Utama adalah metode statistika yang mampu mereduksi dimensi data dari kumpulan variabel yang saling berkorelasi menjadi kumpulan variabel baru yang kecil dengan tetap mempertahankan sebanyak mungkin keragaman data. Proses analisis ini bertujuan untuk mereduksi dimensi data menggunakan Analisis Komponen Utama Klasik (AKU-K) dan Missingness and Cellwise and Rowwise Outliers PCA (MacroPCA, AKU-Macro) yang robust terhadap pencilan. Karya ilmiah ini difokuskan pada pencilan sel menggunakan metode Detect Deviating Cells (DDC) - sebuah metode yang dapat mengidentifikasi pencilan sel pada suatu matriks data. Berdasarkan ukuran kesesuaian dalam menganalisis komponen utama, AKU-Macro lebih baik dibandingkan AKU-K. Selain itu berdasarkan plot tebaran distance score dan orthogonal distance, AKU-Macro lebih efektif dalam menangani pencilan dibandingkan dengan AKU-K., Large data is one of the important characteristics in processing information in this modern era. The term "Big Data" refers to datasets that are very large, complex, and cannot be managed in the usual way. Currently, data processing is increasingly varied and requires special handling, both in the analysis and visualization processes. Principal Component Analysis is a statistical method that is able to reduce the dimensions of data from a collection of correlated variables into a new, small set of variables while maintaining as much variance as possible. This analysis aims to reduce the dimensions of the data using Classical Principal Component Analysis (classical PCA) and Missingness and Cellwise and Rowwise Outlier PCA (MacroPCA). This scientific work is focused on cellwise outliers using the Detect Deviating Cells (DDC) method - a method that can identify cellwise outliers in a data matrix. Based on the suitability measure in analyzing the main components, Macro PCA is better than classical PCA. In addition, based on the scatter plot of score distance and orthogonal distance, Macro PCA is more effective in dealing with outliers than classical PCA.
Keyword: classical PCA, Macro PCA, principal component analysis, DDC, cellwise outliers

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: