Judul: Perbandingan Metode Klasifikasi antara Soft Independent Modelling of Class Analogies (SIMCA) dan Robust SIMCA (RSIMCA) pada Data yang Mengandung Pencilan
Abstrak: Analisis klasifikasi merupakan analisis yang memisahkan segugus objek atau amatan dan mengalokasikan objek baru ke kelompok yang sudah didefinisikan sebelumnya. Kelompok-kelompok yang terbentuk bersifat saling lepas, artinya setiap amatan hanya dapat dimasukkan ke dalam salah satu kelompok saja. Hingga saat ini, terdapat berbagai macam metode klasifikasi yang dikembangkan sesuai dengan karakteristik data. Soft Independent Modeling of Class Analogies (SIMCA) merupakan salah satu metode klasifikasi pada analisis peubah ganda yang diperkenalkan pertama kali pada tahun 1976 oleh Svante Wold. Metode tersebut merupakan metode yang pada dasarnya menerapkan Analisis Komponen Utama (AKU) pada setiap grup. Namun demikian, AKU yang didasarkan pada matriks ragam-peragam sangat sensitif terhadap keberadaan pencilan sehingga Hubert et al. (2005) memperkenalkan pendekatan Analisis Komponen Utama Kekar (Robust Principal Component Analysis/AKU-K) yang menghasilkan komponen utama yang tidak dipengaruhi oleh pencilan. Metode AKU-K menggunakan penduga ragam-peragam yang kekar yaitu Determinan Ragam-Peragam Terkecil (MCD). Metode AKU-K digunakan sebagai tahap awal metode klasifikasi SIMCA yang kemudian disebut Robust SIMCA (RSIMCA) dan kemudian membangun aturan klasifikasi yang dapat mendeteksi pencilan serta berperilaku stabil jika terdapat pencilan pada data. Data pada penelitian ini terdiri dari data simulasi dan data terapan terkait peringkat bank di Indonesia. Data simulasi terdiri dari 3 (tiga) skenario simulasi yaitu skenario I, II, dan III yang disusun berdasarkan beberapa faktor tertentu. Skenario simulasi I yaitu skenario dimana tidak ada pencilan yang dikontaminasikan pada setiap kelompok (0% pencilan). Pada skenario II dibagi lagi menjadi 3 (tiga) sub skenario yaitu II-A, II-B, dan II-C. Sub skenario tersebut ditentukan berdasarkan kombinasi 3 faktor yaitu posisi pencilan (atas dan bawah), jumlah persentase pencilan yang dikontaminasikan pada data pengamatan biasa (1%, 2%, 3%, dan 5%), dan kombinasi jarak nilai tengah pencilan terhadap nilai tengah pengamatan biasa pada masing-masing kelompok yaitu jauh-jauh (JJ), dekat-dekat (DD), jauh-dekat (JD), dan dekat-jauh (DJ). Selanjutnya yaitu skenario simulasi III dimana pencilan hanya terdapat pada kelompok 1 saja yang ditentukan berdasarkan jumlah persentase pencilan yang dikontaminasikan pada data pengamatan biasa (2%, 4%, dan 6%), dan kombinasi jarak nilai tengah pencilan terhadap nilai tengah pengamatan biasa pada masing-masing kelompok (JJ, DD, JD, dan DD). Hasil simulasi menunjukkan bahwa rata-rata kesalahan klasifikasi dari SIMCA pada data dengan Skenario I lebih kecil jika dibandingkan dengan rata-rata kesalahan klasifikasi Skenaro II-A, II-B, dan II-C. Pada Skenario II-A, II-B, dan IIC terlihat dipengaruhi oleh jauh dekatnya jarak nilai tengah pencilan terhadap masing-masing kelompoknya baik untuk AK-1 maupun AK-2. Nilai rata-rata kesalahan klasifikasi dari RSIMCA pada Skenario II-A, II-B, dan II-C cenderung lebih besar dari nilai rata-rata kesalahan klasifikasi Skenario I. Hasil RSIMCA pada Skenario II-A, II-B, dan II-C cenderung stabil dan lebih kecil jika dibandingkan dengan SIMCA baik untuk AK-1 maupun AK-2. Selain itu, nilai rata-rata kesalahan klasifikasi RSIMCA terlihat mengalami kenaikan seiring bertambahnya persentase pencilan yang dikontaminasikan. Akan tetapi, kenaikan tersebut tidak signifikan pada masing-masing rancangan. Hasil dari RSIMCA menunjukkan bahwa jauh dekatnya posisi pencilan tidak terlalu berpengaruh terhadap rata-rata kesalahan klasifikasi yang dihasilkan RSIMCA. Nilai rata-rata kesalahan klasifikasi dari RSIMCA pada Skenario II-C cenderung lebih kecil jika dibandingkan dengan nilai rata-rata kesalahan klasifikasi Skenario II-A dan II-B. Pada Skenario III, hasil rata-rata kesalahan klasifikasi dari metode SIMCA
Keyword: analisis komponen utama kekar, pencilan, RSIMCA, SIMCA

Judul: Kajian Simulasi Perbandingan Regresi Random Forest dan Support  Vector Regression dalam Mengatasi Pencilan
Abstrak: Adanya pencilan merupakan masalah yang sering muncul saat melakukan analisis regresi. Pencilan dapat menyebabkan pergeseran garis regresi, mengubah arah hubungan antara peubah penjelas dan peubah respon, serta menghasilkan dugaan parameter yang tidak valid. Pemodelan menggunakan Regresi Linear Berganda (RLB) untuk set data yang mengandung pencilan kurang tepat. Hal itu dapat diatasi dengan menggunakan Regresi Random Forest (RRF) atau Support Vector Regression (SVR). Data yang digunakan dalam penelitian ini dihasilkan dari proses simulasi dengan beberapa skenario persentase pencilan, yaitu sebanyak 0%, 2%, 5%, dan 10% dari total data. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja metode pembelajaran mesin menggunakan RRF dan SVR dalam mengatasi pencilan. Berdasarkan simulasi yang dilakukan, model SVR memiliki tren penurunan nilai R2 yang konsisten, sementara model RLB dan RRF nilai R2 nya kembali meningkat seiring dengan semakin banyaknya pencilan dalam data. Sejalan dengan hal itu, model SVR juga memiliki tren peningkatan nilai RMSEP yang konsisten, sementara model RLB dan RRF nilai RMSEP nya meningkat namun masih lebih rendah dibanding SVR. Simulasi tersebut menunjukkan bahwa metode SVR sesuai digunakan untuk data yang banyaknya pencilan sedikit, yaitu kurang dari 5% dari total data. Ketika banyaknya pencilan meningkat menjadi lebih dari 5%, metode yang sesuai digunakan adalah metode RRF., The existence of outliers is a problem that often arises when carrying out regression analysis. Outliers can cause a shift in the regression line, change the direction of the relationship between the explanatory variable and the response variable, and produce invalid parameter estimates. Modeling using Multiple Linear Regression (MLR) for data sets that contain outliers is less precise. This can be overcome by using Random Forest Regression (RFR) or Support Vector Regression (SVR). The data used in this research was generated from a simulation process with several outlier percentage scenarios, namely 0%, 2%, 5% and 10% of the total data. This research aims to compare the performance of machine learning methods using RFR and SVR in dealing with outliers. Based on the simulations carried out, the SVR model has a consistent decreasing trend in the R2 value, while for the MLR and RFR models the R2 value increases again as the number of outliers in the data increases. In line with this, the SVR model also has a consistent increasing trend in the RMSEP value, while the MLR and RFR models have an increasing RMSEP value but are still lower than the SVR. This simulation shows that the SVR method is suitable for data with a small number of outliers, namely less than 5% of the total data. When the number of outliers increases to more than 5%, the appropriate method to use is the RFR method.
Keyword: multiple linear regression, outlier, random forest regression, support vector regression

Judul: Budidaya lisianthus [Eustoma grandiflorum (Raf.) Shinn.] di Bali Rose, PT. Mid Duta International, Mayungan, Bali
Abstrak: Lisianthus termasuk salah satu jenis bunga potong yang cukup populer. Lisianthus memiliki penampilan bunga yang menarik, namun tanaman ini masih sedikit dibudidayakan di Indonesia. Hal ini menarik minat penulis untuk melaksanakan magang di Kebun Bali Rose. Magang mulai dilaksanakan pada tanggal 11 Februari 2009 hingga 27 Juni 2009 di Bali Rose, PT. Mid Duta International di Banjar Mayungan, Desa Antapan, Kecamatan Baturiti, Kabupaten Tabanan, Bali. Tujuan dari magang ini adalah mempelajari teknik budidaya tanaman Lisianthus yang dikembangkan di Bali Rose, serta meningkatkan pengetahuan dan keterampilan penulis dalam kegiatan budidaya serta manajemen kebun.
Keyword: