Judul: Klasifikasi dengan Analisis Diskriminan Fisher, Jarak Mahalanobis, dan Analisis Biplot
Abstrak: The classification of a new object into a group is expected to be solved with minimum error. Fisher discriminant analysis, Mahalanobis distance (either with separate or pooled covariance matrix), and biplot analysis are used for classification. The data being used are the Iris and the generated data for simulation. Mahalanobis distance with separate covariance matrix gives the minimum classification error. However, if the classification of a new object into a group is not only based on the minimum classification error but also based on the visualization of the data, Fisher discriminant analysis gives the best result.
Keyword: classification error, Mahalanobis distance, biplot, Fisher discriminant analysis

Judul: Klasifikasi Perusahaan-Perusahaan Go Public Di Indonesia Dengan Fungsi Diskriminan Fisher, Jarak Euclid Dan Jarak Mahalanobis
Abstrak: Dalam statistika, ada banyak metode yang bertujuan untuk mengklasifikasikan suatu objek ke dalam suatu kelompok, di mana untuk klasifikasi objek, dibutuhkan beberapa peubah penciri yang dapat membedakan suatu kelompok dengan kelompok lainnya. Namun, pada umumnya pengklasifikasian suatu objek ke dalam suatu kelompok sering mengalami salah klasifikasi (classification error), karena objek yang seharusnya digolongkan ke suatu kelompok malah terklasifikasi ke kelompok yang lain. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang dapat meminimumkan salah klasifikasi tersebut. Pengklasifikasian suatu objek ke suatu kelompok dapat dilakukan antara lain dengan menggunakan fungsi diskriminan Fisher, jarak Mahalanobis dan jarak Euclid. Metode pengklasifikasian objek tersebut dapat diterapkan pada berbagai bidang, salah satunya dalam bidang keuangan seperti kasus mengklasifikasikan perusahaan berdasarkan indeks harga saham. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil klasifikasi perusahaanperusahaan dari 3 metode dengan menghitung persentase salah klasifikasi objek (AER, Apparent Error Rate). Kemudian, untuk mengomunikasikan informasi dengan jelas dan efisien maka dilakukan visualisasi data dengan menggunakan analisis komponen utama. Dari hasil penghitungan AER diperoleh bahwa metode yang paling baik dalam mengklasifikasikan objek adalah jarak Mahalanobis. Nilai AER dari fungsi diskriminan Fisher, jarak Euclid dan Mahalanobis masing-masing adalah sebesar 12.95%, 4.46% dan 4.01%. Namun, untuk visualisasi menggunakan 2 komponen utama, fungsi diskriminan Fisher kuadratik memberikan hasil yang terbaik, di mana AER yang dihasilkan hanya sebesar 3.13%. Sedangkan jarak Euclid dan Mahalanobis menghasilkan AER masing-masing sebesar 4.91% dan 7.14%.
Keyword: fungsi diskriminan Fisher, jarak Mahalanobis, jarak Euclid, analisis komponen utama

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: