Judul: Penerapan Algoritme Expectation- Maximization with Bootstrapping (EMB) untuk Pendugaan Data Hilang Curah Hujan Kabupaten Indramayu
Abstrak: Permasalahan data hilang pada data curah hujan tidak dapat dihindarkan. Hal tersebut disebabkan karena rusaknya alat pencatat curah hujan atau kelalaian dari petugas pencatat curah hujan. Salah satu metode pendugaan data hilang curah hujan adalah algoritme Expectation-Maximization with Bootstrapping (EMB). Pada penelitian ini data yang digunakan adalah curah hujan bulanan pada lima stasiun hujan yang saling berdekatan di Kabupaten Indramayu pada tahun 2002–2012. Data lengkap tersebut kemudian dihilangkan berdasarkan tiga mekanisme penghilangan data, yaitu secara acak, secara berpola, dan secara berurutan, dengan dua mekanisme pola deret waktu, yaitu dengan dan tanpa proses deseasonalizing. Hasil pendugaan data hilang pada penelitian ini menyatakan bahwa pendugaan data hilang secara keseluruhan lebih baik daripada pendugaan dilakukan dengan musim tertentu. Selain itu, berdasarkan nilai akurasi kebaikan dugaan data hilang pada penelitian ini, pada data hilang secara berpola dan berurutan lebih cocok menggunakan proses deseasonalizing terlebih dahulu, sedangkan pada pendugaan data hilang yang secara acak tidak perlu melalui proses deseasonalizing.
Keyword: algoritme EMB, curah hujan, data hilang, deseasonalizing

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: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: