Judul: Data classification using kernel principal component analysis with isotropic function
Abstrak: Analisis komponen utama (AKU) merupakan bentuk khusus dari AKU kernel dengan fungsi kernel linear. Tujuan dari studi ini ialah untuk menyelesaikan permasalahan data yang tak terpisahkan secara linear dan mengklasifikasikan suatu objek ke dalam kelompok menggunakan AKU kernel sehingga diperoleh salah klasifikasi terkecil. Pengklasifikasian kelompok menggunakan AKU kernel diselesaikan dengan fungsi kernel linear dan fungsi isotropik (Gauss dan gelombang). Hasil untuk data pengenalan anggur menunjukkan bahwa fungsi kernel linear memberikan salah klasifikasi 6.74%, sedangkan fungsi isotropik yaitu Gauss dan gelombang masing-masing memberikan salah klasifikasi 2.25% dan 7.30%. Kata kunci: analisis komponen utama, kernel, isotropik., Principal component analysis (PCA) is a special case of the kernel PCA with linear kernel function. The aim of this study is to resolve the data problem that is not linearly separable and to classify objects into a group by using kernel PCA to obtain the smallest classification error. Group classification using kernel PCA is performed by the linear kernel function and isotropic function, i.e., Gauss and wave functions. The result of the study shows for wine recognition data with the linear function produces 6.74% classification error, whereas Gauss and wave isotropic functions produce 2.25 % and 7.30% classification error, respectively. Keywords: principal component analysis, kernel, isotropic.
Keyword: analisis komponen utama, kernel, isotropik

Judul: Klasifikasi Data dengan Data Asal dan Data Tereduksi
Abstrak: Analisis Komponen Utama Kernel (AKUK) merupakan perluasan dari Analisis Komponen Utama (AKU) biasa yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan data yang takterpisah secara linear. Dua kelompok data, yaitu data pengenalan anggur dan data breast tissue digunakan dalam studi ini. Pengklasifikasian pada data asal dan data terstandardisasi dilakukan dengan jarak Euclid dan Mahalanobis. Salah klasifikasi yang diperoleh dengan jarak Mahalanobis lebih besar dibandingkan dengan jarak Euclid. Fungsi kernel Gauss dengan parameter 𝜎 digunakan dalam AKUK. Salah klasifikasi yang diperoleh dengan AKUK dari kedua kelompok data lebih kecil dibandingkan dengan AKU, pengklasifikasian langsung pada data asal, dan data terstandardisasi dengan menggunakan jarak Euclid. Salah klasifikasi yang diperoleh dari data pengenalan anggur langsung dengan data asal, data terstandardisasi, AKU, dan AKUK pada 𝜎=12 masing-masing ialah 27.53%, 2.25%, 2.81%, dan 1.12%. Sedangkan, salah klasifikasi yang diperoleh dari data breast tissue langsung dengan data asal, data terstandardisasi, AKU, dan AKUK pada 𝜎=4 masing-masing ialah 31.37%, 13.73%, 13.73%, dan 3.92%.
Keyword: salah klasifikasi, jarak Euclid, jarak Mahalanobis, analisis komponen utama, analisis komponen utama kernel

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