Judul: Detecting outliers in regression analysis using genetic algorithm
Abstrak: Masalah yang sering dihadapi ketika melakukan analisis regresi linier adalah keberadaan data pencilan. Pencilan merupakan suatu keganjilan. Seringkali data pencilan memiliki nilai yang berbeda, lain dari biasanya dan tidak mencerminkan karakteristik data secara umum. Pencilan dapat mempengaruhi dugaan model. Dugaan model yang dihasilkan tidak dapat menggambarkan hubungan antara variabel secara umum. Sehingga, analisis atau interpretasi yang dihasilkan menjadi salah. Oleh karena itu perlu dilakukan pendeteksian pencilan sebelum melakukan analisis regresi. Kriteria Informasi dapat digunakan untuk mendeteksi pencilan. Kriteria Informasi dihitung dengan menyisihkan amatan yang diduga sebagai pencilan. Nilai Kriteria Informasi minimum menunjukkan bahwa amatan yang disisihkan merupakan pencilan. Namun akan banyak kombinasi amatan yang diduga sebagai pencilan yang mungkin ditemukan dalam satu gugus data. Hal tersebut akan menyita waktu ketika dilakukan secara manual. Algoritma genetika dapat digunakan untuk menghitung nilai Kriteria Informasi, sehingga dapat digunakan untuk menentukan nilai minimumnya. Algoritma genetika dapat melakukan pendeteksian seluruh amatan yang berpotensi sebagai pencilan secara serempak. Namun ada beberapa kekurangan dalam program ini, yaitu masalah kecepatan program. Semakin banyak amatan semakin banyak juga waktu yang diperlukan. Banyaknya peubah dalam data tidak mempengaruhi kemampuan program untuk mencapai nilai kriteria informasi minimum., A common problem in linear regression analysis is the existence of outliers. Outlier is an oddity. Frequently the outliers have different values, different from the usual and do not reflect the characteristics of the data in general. Outliers can be affect to models estimation. models estimation can not describe the relationship between variables in general. So that, analysis or interpretation of the result will be incorrect. Therefore it is necessary for the detection of outliers before the analysis. Information criterion can be used to detect outliers. Information criteria calculated by eliminate the observations suspected as outliers. Minimum Information Criterion value indicates an observations eliminated as outlier. But it would be a lot of combinations of observations suspected as outliers that might be found in a set of data. Genetic algorithms can be used to calculate the value of information criteria, so it can be used to determine the minimum value. Genetic algorithm can used to detection of all possible outliers simultaneously. However there are some disadvantages in this program, that is the problem of program speed. The more observations the more time is required. The number of variables in the data does not affect the program's ability to achieve the minimum information criterion. Keywords: Genetic Algorithms, Information Criteria, Outlier, linear regression
Keyword: Algoritma Genetika, Kriteria Informasi, Pencilan, Regresi linier

Judul: Pendugaan Parameter Model Regresi Linier Berganda Berbasis Pencilan Sel Menggunakan Metode Detecting Deviating Cells
Abstrak: Salah satu proses dalam pemodelan regresi adalah pendugaan parameter. Pendugaan parameter umumnya menggunakan metode ordinary least squares (OLS). Akan tetapi, metode ini kurang baik saat digunakan terhadap data yang mengandung pencilan. Pencilan umumnya mengacu pada pencilan baris (rowwise outliers) dan pencilan sel (cellwise outliers). Pencilan baris menangani dengan menghapus suatu baris data jika pada baris tersebut terdapat pencilan. Sementara pencilan sel menanganai pencilan hanya pada data yang terdeteksi pencilan saja tanpa menghapus baris data. Metode untuk menanganai data dengan memakai prinsip pencilan sel adalah metode detecting deviating cells (DDC). Tujuan dari penelitian adalah menganalisis pengaruh pencilan sel terhadap pendugaan parameter model regresi. Hasil analisis menunjukkan bahwa pendugaan parameter regresi pada data yang tidak mengandung pencilan tidak memiliki perbedaan baik menggunakan OLS saja ataupun dengan DDC. Namun jika data mengandung pencilan, metode OLS dengan DDC lebih unggul dibandingkan dengan OLS tanpa DDC. Hal ini didukung oleh hasil perbandingan nilai Mean Square Error pada OLS dengan DDC lebih kecil dibandingkan OLS serta R2 dan R2adj, One of the processes in regression modeling is parameter estimation. Parameter estimation generally uses the ordinary least squares (OLS) method. However, this method is not good when used with data containing outliers. Outliers generally refer to rowwise outliers and cellwise outliers. Row outliers handle by deleting a row of data if there are outliers in that row. While cell outliers handle outliers only on data detected by outliers without deleting rows of data. The method for handling data using the principle of cell outliers is the detecting deviating cells (DDC) method. The purpose of the study was to analyze the effect of cell outliers on estimating regression model parameters. The results of the analysis showed that the estimation of regression parameters in data that did not contain outliers had no difference either using OLS alone or with DDC. However if the data contains outliers, the OLS method with DDC is superior to OLS without DDC. This is supported by the comparison of the Mean Square Error value in OLS with DDC smaller than OLS and R2 and R2adj closer to 1.
Keyword: detecting deviating cell, ordinary least squares, pencilan

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: