Judul: A Comparison of Principal Component Analysis with Cell Outlier Paradigm and Row Outlier Paradigm
Abstrak: Big Data merupakan data berukuran besar yang volumenya akan terus bertambah dengan terdiri dari berbagai jenis data tertentu. Hal ini mengakibatkan kerumitan dalam mengolah data sehingga perlu adanya cara khusus dalam mengelola Big Data. Analisis Komponen Utama (AKU) adalah teknik yang digunakan untuk menyederhanakan suatu data. Penelitian ini membahas penerapan metode Analisis Komponen Utama (AKU) dalam tiga varian: AKU-Klasik, AKU-Klasik dengan deteksi pencilan menggunakan Detect Deviating Cells (DDC), dan AKU-Makro. Penelitian ini akan berfokus untuk mengevaluasi dan membandingkan ketahanan ketiga metode tersebut terhadap adanya pencilan sel dan pencilan baris dalam data dengan proporsi pencilan sebesar 0%, 5%, dan 10%. Analisis ini dilakukan dengan mengukur nilai eigen, variansi yang dijelaskan oleh komponen, serta proporsi kumulatif variansi yang dijelaskan oleh komponen utama dalam dataset. Analisis lebih lanjut pada nilai kumulatif variansi menunjukkan bahwa meskipun terjadi penurunan nilai eigen dengan peningkatan proporsi pencilan, AKU-Makro menunjukkan efektivitas lebih baik dibandingkan AKU-Klasik dan AKU-Klasik menggunakan DDC., Big Data is large-sized data whose volume continues to increase, consisting of various types of specific data. This results in complexity in data processing, requiring special methods to manage Big Data. Principal Component Analysis (PCA) is a technique used to simplify data. This research discusses the application of Principal Component Analysis (PCA) method in three variants: Classic PCA, Classic PCA with outlier detection using Detect Deviating Cells (DDC), and Macro PCA. This research will focus on evaluating and comparing the robustness of these three methods against cell outliers and row outliers in data with outlier proportions of 0%, 5%, and 10%. This analysis is conducted by measuring eigenvalues, variance explained by components, and cumulative proportion of variance explained by principal components in the dataset. Further analysis on cumulative variance values indicates that despite a decrease in eigenvalues with an increase in outlier proportions, Macro PCA demonstrates better effectiveness compared to Classic PCA and Classic PCA using DDC.
Keyword: principal component analysis, outliers, pencilan, Analisis Komponen Utama

Judul: Implementation of Principal Component Analysis with the Cellwise Outliers Paradigm
Abstrak: Data berukuran besar merupakan salah satu ciri penting dalam mengolah informasi pada era modern ini. Istilah "Big Data" mengacu pada kumpulan data yang memiliki ukuran sangat besar, rumit, dan tidak dapat dikelola dengan cara yang biasa. Saat ini pengolahan data semakin bervariasi dan memerlukan penanganan khusus, baik dalam proses analisis maupun visualisasi. Analisis Komponen Utama adalah metode statistika yang mampu mereduksi dimensi data dari kumpulan variabel yang saling berkorelasi menjadi kumpulan variabel baru yang kecil dengan tetap mempertahankan sebanyak mungkin keragaman data. Proses analisis ini bertujuan untuk mereduksi dimensi data menggunakan Analisis Komponen Utama Klasik (AKU-K) dan Missingness and Cellwise and Rowwise Outliers PCA (MacroPCA, AKU-Macro) yang robust terhadap pencilan. Karya ilmiah ini difokuskan pada pencilan sel menggunakan metode Detect Deviating Cells (DDC) - sebuah metode yang dapat mengidentifikasi pencilan sel pada suatu matriks data. Berdasarkan ukuran kesesuaian dalam menganalisis komponen utama, AKU-Macro lebih baik dibandingkan AKU-K. Selain itu berdasarkan plot tebaran distance score dan orthogonal distance, AKU-Macro lebih efektif dalam menangani pencilan dibandingkan dengan AKU-K., Large data is one of the important characteristics in processing information in this modern era. The term "Big Data" refers to datasets that are very large, complex, and cannot be managed in the usual way. Currently, data processing is increasingly varied and requires special handling, both in the analysis and visualization processes. Principal Component Analysis is a statistical method that is able to reduce the dimensions of data from a collection of correlated variables into a new, small set of variables while maintaining as much variance as possible. This analysis aims to reduce the dimensions of the data using Classical Principal Component Analysis (classical PCA) and Missingness and Cellwise and Rowwise Outlier PCA (MacroPCA). This scientific work is focused on cellwise outliers using the Detect Deviating Cells (DDC) method - a method that can identify cellwise outliers in a data matrix. Based on the suitability measure in analyzing the main components, Macro PCA is better than classical PCA. In addition, based on the scatter plot of score distance and orthogonal distance, Macro PCA is more effective in dealing with outliers than classical PCA.
Keyword: classical PCA, Macro PCA, principal component analysis, DDC, cellwise outliers

Judul: Tingkat Kelahiran Ikan Plati Sunset Xiphophorus maculatus (Günther, 1866) pada Beberapa Tingkat Suhu Air
Abstrak: Ikan plati merupakan ikan hias air tawar yang bereproduksi dengan cara melahirkan (viviparous) dalam beberapa waktu. Memproduksi ikan plati dalam skala besar ternyata dihadapkan pada kendala yang besar, yaitu belum ada teknologi kelahiran anak serentak dalam satu waktu. Hal ini berdampak pada umur anak ikan tidak seragam dan pola tanam produksi terganggu, sehingga berujung pada ketidakefisienan dalam produksi. Pada penelitian ini dilakukan upaya penyerentakkan proses kelahiran oleh induk plati melalui rangsangan eksternal berupa peningkatan suhu secara mendadak. Penelitian ini menggunakan rancangan faktorial dengan empat perlakuan sebanyak tiga ulangan. Perlakuan kenaikan suhu yang diberikan adalah 30-32°C selama 12 dan 24 jam. Hasil yang diperoleh perlakuan kenaikan suhu ke 30°C selama 12 jam perlakuan memberikan tingkat induk melahirkan tertinggi.
Keyword: Ikan hias, Kelahiran, Poecillidae, Suhu, Xiphophorus maculatus