Judul: Perbandingan Metode Klasifikasi antara Soft Independent Modelling of Class Analogies (SIMCA) dan Robust SIMCA (RSIMCA) pada Data yang Mengandung Pencilan
Abstrak: Analisis klasifikasi merupakan analisis yang memisahkan segugus objek atau amatan dan mengalokasikan objek baru ke kelompok yang sudah didefinisikan sebelumnya. Kelompok-kelompok yang terbentuk bersifat saling lepas, artinya setiap amatan hanya dapat dimasukkan ke dalam salah satu kelompok saja. Hingga saat ini, terdapat berbagai macam metode klasifikasi yang dikembangkan sesuai dengan karakteristik data. Soft Independent Modeling of Class Analogies (SIMCA) merupakan salah satu metode klasifikasi pada analisis peubah ganda yang diperkenalkan pertama kali pada tahun 1976 oleh Svante Wold. Metode tersebut merupakan metode yang pada dasarnya menerapkan Analisis Komponen Utama (AKU) pada setiap grup. Namun demikian, AKU yang didasarkan pada matriks ragam-peragam sangat sensitif terhadap keberadaan pencilan sehingga Hubert et al. (2005) memperkenalkan pendekatan Analisis Komponen Utama Kekar (Robust Principal Component Analysis/AKU-K) yang menghasilkan komponen utama yang tidak dipengaruhi oleh pencilan. Metode AKU-K menggunakan penduga ragam-peragam yang kekar yaitu Determinan Ragam-Peragam Terkecil (MCD). Metode AKU-K digunakan sebagai tahap awal metode klasifikasi SIMCA yang kemudian disebut Robust SIMCA (RSIMCA) dan kemudian membangun aturan klasifikasi yang dapat mendeteksi pencilan serta berperilaku stabil jika terdapat pencilan pada data. Data pada penelitian ini terdiri dari data simulasi dan data terapan terkait peringkat bank di Indonesia. Data simulasi terdiri dari 3 (tiga) skenario simulasi yaitu skenario I, II, dan III yang disusun berdasarkan beberapa faktor tertentu. Skenario simulasi I yaitu skenario dimana tidak ada pencilan yang dikontaminasikan pada setiap kelompok (0% pencilan). Pada skenario II dibagi lagi menjadi 3 (tiga) sub skenario yaitu II-A, II-B, dan II-C. Sub skenario tersebut ditentukan berdasarkan kombinasi 3 faktor yaitu posisi pencilan (atas dan bawah), jumlah persentase pencilan yang dikontaminasikan pada data pengamatan biasa (1%, 2%, 3%, dan 5%), dan kombinasi jarak nilai tengah pencilan terhadap nilai tengah pengamatan biasa pada masing-masing kelompok yaitu jauh-jauh (JJ), dekat-dekat (DD), jauh-dekat (JD), dan dekat-jauh (DJ). Selanjutnya yaitu skenario simulasi III dimana pencilan hanya terdapat pada kelompok 1 saja yang ditentukan berdasarkan jumlah persentase pencilan yang dikontaminasikan pada data pengamatan biasa (2%, 4%, dan 6%), dan kombinasi jarak nilai tengah pencilan terhadap nilai tengah pengamatan biasa pada masing-masing kelompok (JJ, DD, JD, dan DD). Hasil simulasi menunjukkan bahwa rata-rata kesalahan klasifikasi dari SIMCA pada data dengan Skenario I lebih kecil jika dibandingkan dengan rata-rata kesalahan klasifikasi Skenaro II-A, II-B, dan II-C. Pada Skenario II-A, II-B, dan IIC terlihat dipengaruhi oleh jauh dekatnya jarak nilai tengah pencilan terhadap masing-masing kelompoknya baik untuk AK-1 maupun AK-2. Nilai rata-rata kesalahan klasifikasi dari RSIMCA pada Skenario II-A, II-B, dan II-C cenderung lebih besar dari nilai rata-rata kesalahan klasifikasi Skenario I. Hasil RSIMCA pada Skenario II-A, II-B, dan II-C cenderung stabil dan lebih kecil jika dibandingkan dengan SIMCA baik untuk AK-1 maupun AK-2. Selain itu, nilai rata-rata kesalahan klasifikasi RSIMCA terlihat mengalami kenaikan seiring bertambahnya persentase pencilan yang dikontaminasikan. Akan tetapi, kenaikan tersebut tidak signifikan pada masing-masing rancangan. Hasil dari RSIMCA menunjukkan bahwa jauh dekatnya posisi pencilan tidak terlalu berpengaruh terhadap rata-rata kesalahan klasifikasi yang dihasilkan RSIMCA. Nilai rata-rata kesalahan klasifikasi dari RSIMCA pada Skenario II-C cenderung lebih kecil jika dibandingkan dengan nilai rata-rata kesalahan klasifikasi Skenario II-A dan II-B. Pada Skenario III, hasil rata-rata kesalahan klasifikasi dari metode SIMCA
Keyword: analisis komponen utama kekar, pencilan, RSIMCA, SIMCA

Judul: Pendekatan Kuadrat Terkecil Parsial Kekar untuk Penanganan Pencilan pada Data Kalibrasi
Abstrak: Pada pendugaan kalibrasi ganda permasalahan serius akan muncul jika diantara peubah bebas (X) saling berkorelasi (multikolinieritas) dan pengamatan yang jauh dari pusat data (pencilan). Ada dua tipe pengamatan pencilan yakni pencilan sisaan dan pengamatan berpengaruh (leverage point). Pencilan sisaan adalah pengamatan pencilan yang mempunyai sisaan baku yang besar, sedangkan pengamatan berpengaruh merupakan pencilan berganda (multivariate outliers) yang terdapat dalam ruang peubah bebas (Liebmann et al. 2009). Sebuah teknik prediktif yang mampu mengatasi masalah multikolinieritas adalah Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (Partial Least Squares/PLS). Salah satu algoritma pendugaan PLS adalah Implementasi Langsung Kuadrat Terkecil Parsial (Straightforward Implementation Partial Least Squares/SIMPLS) yang dapat diterapkan dalam mengatasi multikolinieritas, tetapi tidak resisten terhadap pencilan. Pengembangan dari metode PLS dengan menggunakan algoritma SIMPLS sebagai alternatif untuk mengatasi pencilan adalah dengan menggunakan regresi kekar. Secara umum, PLS kekar (PLS Robust) dapat dibagi kedalam dua kelompok yaitu menggunakan teknik memboboti kembali secara iteratif dan penggunaan matriks peragam kekar (Turkmen, 2008). Salah satu metode yang termasuk dalam kelompok pertama adalah Regresi-M Kekar Parsial (Partial Robust M-Regression/PRM) yang diperkenalkan oleh Serneels et al. (2005) dan salah satu metode yang termasuk dalam kelompok kedua adalah RSIMPLS-M (Robust SIMPLS-M) yang diperkenalkan oleh Huber dan Branden (2003). Dalam regresi kekar terdapat beberapa metode pendugaan parameternya, diantaranya adalah penduga-M. Penduga-M merupakan generalisasi dari metode kemungkinan maksimum, yaitu penduga yang meminimumkan fungsi objektif tertentu dalam data. Fungsi pembobot dari penduga-M telah banyak tersedia, diantaranya adalah fungsi pembobot Huber dan fungsi pembobot Fair.
Keyword: 

Judul: Extracellular Expression of thermostable Geobacillus stearothermophilus T1.2RQ Lipase for Biodiesel Production
Abstrak: The extracellular expression of enzymes in an excellent secretion host such as Bacillus subtilis is a useful strategy for making enzymes of industrial significance more affordable by lowering the cost of its downstream processing. Lipases are a category of hydrolases that catalyze the hydrolysis of triglycerides to glycerol and free fatty acids. Also, lipases catalyze the hydrolysis and transesterification of other esters as well as the synthesis of esters. They can perform very specific biotransformation reactions and are widely used in food, organic synthesis, detergents, cosmetic, and pharmaceutical industries. Geobacillus stearothermophilus T1.2RQ lipase is an industrially-desired thermostable lipolytic enzyme with an excellent hydrolytic and transesterification activity. This study aimed to express T1.2RQ lipase, in B. subtilis WB800 and ensure its secretion into the extracellular medium. Three signal peptides (AmyQ, Epr, LipA) and two promoters (Pgrac01 and Pgrac100) were used in the secretory-expression of T1.2RQ lipase, based on five constructed expression vectors constructed by restriction cloning and PCR mutagenesis. Sangers sequencing was used to verify constructs to ensure they are in the correct reading frame. Recombinants vectors, pHT43 (plasmid control), pHT43-T1.2RQ, pHT43- T1.2RQ_AmyQ, pHT43-T1.2RQ_Epr, and pHT43-T1.2RQ_LipA, were transformed by electroporation into Bacillus subtilis WB800. The electroporation was successful with the optimum condition of 2500V, 200 ohms, 25µF, and 5milliseconds. Recombinant B. subtilis pHT43 (negative control) and pHT43-T1.2RQlip + signal peptides were streaked on the lipidic agar, LA+TBN. All four recombinants, including the negative control (B. subtilis WB800-pHT43), produced clear zones on the TBN agar plate after overnight incubation (fig 2), indicating the presence of a lipolytic enzyme in all of the recombinant B. subtilis cells. pHT43-T1.2RQlip + signal peptides (AmyQ, Epr, and LipA) have clear zones with significantly higher diameters than B. subtilis WB800-pHT43 (negative control). This phenomenon suggests that the recombinant thermostable lipase T1.2RQ introduced into these cells was successfully expressed, thereby increasing the lipolytic capability of its host cells T1.2RQ lipase was expressed in 50ml terrific broth medium (TB) and the expression induced with 1mM IPTG. Lipase activity assay using p-nitrophenyl esters showed that all three signal peptides directed the secretion of T1.2RQ lipase into the extracellular medium. Signal peptide, LipA, resulted in the highest extracellular activity of 5.6 U/mL, which corresponds to a 6-fold increase over the parent B. subtilis WB800 strain. Meanwhile, signal peptides, AmyQ and Epr produced 4.2 U/mL and 3.4 U/mL activity respectively. SDS-Zymogram analysis confirmed that T1.2RQ lipase was correctly processed and secreted in its original size of 44 kDa. An attempt to further increase lipase expression level by promoter optimization showed that, contrary to expectation, promoter Pgrac100 exhibited similar expression levels as the original Pgrac01. Nevertheless, the demonstration of the successful secretion of T1.2RQ lipase in this work confirms the latter as a promising approach for the industrial production of the enzyme
Keyword: Bacillus subtilis, Expression, Extracellular, Heterologous, Lipase, Thermostable