Judul: Perbandingan Vertex Discriminant Analysis (Vda) Dan Quadratic Discriminant Analysis (Qda) (Studi Kasus Pengklasifikasian Provinsi Dan Kabupaten/Kota Di Pulau Sumatera Berdasarkan Tingkat Kemiskinan).
Abstrak: Analisis diskriminan merupakan suatu analisis pada data peubah ganda yang digunakan untuk mengklasifikasikan setiap observasi ke dalam kelas yang saling bebas berdasarkan peubah-peubah pencirinya. Analisis diskriminan yang sering digunakan adalah Linear Discriminant Analysis (LDA) dengan pendekatan Fisher. Pembentukan fungsi diskriminan pada LDA melibatkan komponen matriks kovarian bersama. Struktur matriks kovarian antarkelas harus sama sehingga dapat digabungkan membentuk matriks kovarian bersama. Apabila matriks kovarian antarkelas berbeda, penggunaan LDA menjadi tidak valid. Quadratic Discriminant Analysis (QDA) dapat mengatasi masalah ini. Pada saat jumlah peubah lebih banyak daripada observasi (n < p), LDA dan QDA tidak dapat dilakukan karena rank dari matriks lebih kecil dari jumlah peubah. Hal ini mengakibatkan matriks kovarian singular, sehingga tidak memiliki invers. Hal tersebut dapat diatasi dengan Vertex Discriminant Analysis (VDA). Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan perbandingan antara VDA dan QDA dengan menggunakan data simulasi dan data kasus terapan. Pada data dengan jumlah observasi lebih besar dari jumlah peubah (n > p), secara umum kemampuan klasifikasi VDA dan QDA hampir sama. Akan tetapi, VDA memiliki ketepatan klasifikasi lebih kecil dibandingkan QDA pada saat keragaman antarkelas besar dan jarak nilai tengah antarkelas dekat. Pada data dengan jumlah observasi lebih kecil dari jumlah peubah (n < p), hanya VDA yang dapat dilakukan. Hasil kajian terapan sesuai dengan hasil kajian simulasi.
Keyword: analisis diskriminan kuadratik, analisis peubah ganda, vertex discriminant analysis

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: 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: