Judul: Aproksimasi Algoritma Data Augmentation Markov Chain Monte Carlo dalam Pendugaan Data Hilang.
Abstrak: mengontrol kualitas dan keamanan obat. Data hasil pengukuran spektrofotometri merupakan absorbansi dari sampel yang diamati. Penelitian ini menggunakan data spektrofotometri yang mempunyai nilai absorbansi bernilai negatif dan dianggap sebagai data hilang. Perlu penanganan terhadap data hilang tersebut agar menghasilkan kendali mutu yang lebih akurat. Pendugaan data hilang pada data ini menggunakan pendekatan Markov Chain Monte Carlo dengan algoritma Data Augmentation. Data Augmentation menganggap bahwa mekanisme hilangnya data adalah Missing at Random (MAR), yaitu peluang data yang hilang tidak tergantung pada nilai data yang hilang, tetapi tergantung pada nilai data yang teramati. Pengelompokkan daun jati belanda berdasarkan umur panennya dapat dilakukan dengan menggunakan analisis komponen utama. Total keragaman dari plot komponen utama satu dan komponen utama dua sebelum imputasi sebesar 82.25% sedangkan setelah imputasi sebesar 79.69%.
Keyword: Data Augmentation, data hilang, Markov Chain Monte Carlo, spektrofotometri

Judul: Pendugaan data hilang pada data presipitasi harian berbasis model AR(3) menggunakan algoritme EM (Expectation-Maximization)
Abstrak: Penelitian mengenai pendugaan data hilang (imputasi) berskala kuantitatif sudah banyak dilakukan oleh para peneliti, salah satunya menggunakan algoritme EM (Expectation-Maximization). Namun, belum banyak pendugaan data hilang yang mengangkat topik kejadian tidak tentu (intermittent) khususnya deret waktu, misalnya data presipitasi harian. Penelitian ini bertujuan mengembangkan algoritme EM sebagai penduga data hilang terbaik pada data presipitasi harian di Desa Citeko, Kab Bogor yang mengandung pola intermittent. Pengembangan dilakukan melalui kajian simulasi pendugaan data hilang menggunakan metode EM, Markov-EM, dan Logistik-EM sebanyak 1000 ulangan dengan proporsi hilang sebesar 0%, 5%, 10%, 15%, 20%. Hasil menunjukkan bahwa Logistik-EM merupakan penduga data hilang yang lebih baik dalam menjelaskan ketidakpastian nilai kejadian pada data presipitasi harian. Ditunjukkan dengan nilai rataan MAE dan galat baku dugaan parameter model yang signifikan lebih rendah….
Keyword: EM algorithm, intermittent data, logistic model, markov chain, missing data, Model arima, Model logistik, Model gabungan, Rantai markov

Judul: Basis of Social Theories for Social Enterprises: Integrative Literature Review
Abstrak: Social enterprise is a hybrid organization aiming to achieve economic and social values that exist as an effective mechanism for creating value in the form of society, economy and environment. The development of social enterprise is considered to have contributed in increasing innovation as well as being a mechanism for ensuring economic development that is in line with social justice. However, the development of theory and study of social enterprise is still lagging behind in practice. The social enterprise conception is a conception that is still considered as a "young term" category in the social sciences and has not shown clear consistency linking social theories to the development of social enterprise. This study aims to identify the basic theories of social enterprise and social theories for social enterprise with used an integrated literature review approach with data sources from Scopus and ProQuest. The results of the study found that socio-economic theory is the basis for social enterprise theory. This study also found the linkages of 7 social theories for social enterprise and the mapping of social theory architecture for social enterprise which is studied on classical and contemporary social theories.
Keyword: integrative literature review, social economic, social enterprise, social theory