Judul: Metode Klasifikasi Menggunakan Fungsi Diskriminan
Abstrak: Metode klasifikasi menggunakan fungsi diskriminan merupakan suatu cara yang digunakan sebagai pemisah terbaik antar kelompok dan dapat digunakan sebagai pengeiompok untuk objek barn. Metode klasifikasi beketja berdasarkan asumsi bahwa sebaran yang digunakan adalah sebaran nonnal ganda dan apabila matriks koragam sarna 1:1 == !:2 = ... = 1:.1( maka fungsi yang terbentuk iatah fungsi diskriminan linear sedangkan jika matriks koragam tidak sarna maka yang terbentuk fungsi diskriminan kuadratik. Untuk penemuan fungsi dilakukan pengujian keragaman (kehomogenan) matriks koragam dengan menggunakan uji Box M yang didekati dengan sebaran khi-kuadrat dengan derajat bebas t(g-I)p(p+i). Pada proses pembentukan fungsi diskriminan linear untuk kasus 2 kelompok dapat dilakukan beberapa metode antara lain metode diskriminan linear Fisher. perbandingan Likelihood, dan jarak Mahalanobis. Untuk metode diskriminan linear Fisher dan perbandingan Likelihood aturan pengelompokannya adalah kelompokkan Ao (objek
Keyword: 

Judul: Perbandingan Metode Klasifikasi Antara Analisis Diskriminan Verteks Dan Diskriminan Fisher.
Abstrak: Permasalahan klasifikasi banyak dijumpai dalam bidang sosial, bidang perbankkan dan bidang kedokteran. Metode klasifikasi terus berkembang sebagai cabang penting dari statistika. Salah satu metode klasifikasi yang berkembang adalah analisis diskriminan. Analisis diskriminan adalah salah satu metode terbaik yang digunakan dalam pengklasifikasian objek. Analisis diskriminan bertujuan untuk mengenali faktor apa saja yang dapat membedakan dua kelompok atau lebih yang digunakan sebagai cara terbaik untuk memisahkan kelompok individu. Johnson dan Wichern (2007) menjelaskan bahwa fungsi diskriminan pertama kali diperkenalkan oleh Ronald A. Fisher pada tahun 1936. Analisis diskriminan Fisher (ADF) tidak dapat mengklasifikasikan objek pada saat matriks X berpangkat tidak penuh, karena matriks ragam-peragam bersifat singular sehingga tidak memiliki matriks kebalikan. Lange dan Wu (2008) memperkenalkan metode pembelajaran untuk klasifikasi multikategori yang dikenal dengan analisis diskriminan verteks (ADV). ADV dapat mengklasifikasikan objek pada saat matriks X berpangkat penuh dan matriks X berpangkat tidak penuh. Klasifikasi pada ADV dilakukan dengan meminimumkan fungsi tujuan yang melibatkan -insensitive loss dan penalti kuadrat. Penelitian ini mengkaji kinerja metode ADV pada saat matriks X berpangkat penuh, dimana kondisi ini tercapai pada saat banyak observasi n jauh lebih besar dari banyak peubah p. Hasil kesalahan klasifikasi (nilai APER) metode ADV dibandingkan dengan nilai APER yang dihasilkan metode ADF untuk melihat kinerja dua metode. Data dalam penelitian ini terdiri dari dua sumber yaitu data simulasi dan data kasus terapan. Pada kajian simulasi ada 8 kelompok skenario simulasi yaitu berdasarkan korelasi antar peubah, berdasarkan jarak nilai tengah antar kelompok dan nilai keragaman. Hasil simulasi menujukan pada saat ukuran observasi n jauh lebih besar dari banyak peubah p, dengan asumsi kenormalan dan kehomogenan matriks ragam-peragam terpenuhi, pada saat peubah berkorelasi ADF lebih baik dalam pengklasifikasian daripada ADV. Jika peubah tidak ada korelasi metode ADF dan ADV memiliki kemampuan sama dalam klasifikasi. Metode ADF lebih baik dari ADV jika jarak nilai tengah antar kelompok berjauhan dan metode ADV dan ADF memiliki kemampuan klasifikasi yang sama jika nilai tengah antar kelompok berdekatan. Berdasarkan keragaman memperlihatkan pola yaitu semakin besar nilai keragaman maka kesalahan klasifikasi juga akan meningkat, tetapi kesalahan klasifikasi pada metode ADV dan ADF tidak jauh berbeda dalam pengklasifikasian. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa metode ADV dan ADF mempunyai kemampuan yang sama dalam pengklasifikasian. Data terapan pada penelitian ini terdiri dari dua jenis kasus yaitu data terapan untuk kasus matriks X berpangkat penuh dan data terapan untuk matriks X berpangkat tidak penuh. Data terapan untuk matriks X berpangkat penuh diambil dari data kabupaten/kota untuk seluruh provinsi yang ada di Pulau Sumatera yang terdiri dari 151 kabupaten/kota dan 19 peubah. Hasil analisis menujukkan pada kondisi ini metode ADV dan ADF memiliki kemampuan klasifikasi yang sama. Sedangkan untuk matriks X berpangkat tidak penuh diambil dari data kabupaten/kota yang ada di Provinsi Riau yang terdiri dari 12 kabupaten/kota dan 19 peubah. Metode ADV lebih baik dari ADF dalam pengklasifikasian, karena pada kondisi ini ADF tidak dapat digunakan.
Keyword: analisis diskriminan Fisher, analisis diskriminan verteks

Judul: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: