Judul: Penerapan Analisis Komponen Utama Kekar dengan Metode ROBPCA
Abstrak: Data dengan jumlah variabel dan observasi besar seringkali memerlukan penanganan khusus, baik dalam proses analisis maupun visualisasi. Proses analisis dan visualisasi ini bisa disederhanakan dengan cara reduksi dimensi menggunakan analisis komponen utama (AKU). Keberadaan pencilan akan sangat memengaruhi analisis suatu data sehingga diperlukan analisis dengan suatu pendekatan yang kekar (robust) terhadap pencilan. Salah satu pendekatan yang bisa digunakan adalah AKU kekar ROBPCA yang menggabungkan konsep projection pursuit dengan estimator Minimum Covariance Determinant. Suatu data contoh dianalisis menggunakan AKU klasik dan AKU kekar dengan metode ROBPCA. Berdasarkan plot tebaran score distance dan orthogonal distance, AKU ROBPCA efektif dalam mengidentifikasi pencilan dibandingkan dengan AKU klasik. Lebih jauh, hasil analisis biplot juga menunjukkan AKU ROBPCA lebih akurat dalam penanganan pencilan dibandingkan AKU klasik.
Keyword: kekar, analisis komponen utama, minimum covariance determinant, pencilan, projection pursuit

Judul: Principal Component Analysis for Outlier Data Using Projection Pursuit and Robust Minimum Covariance Determinant Estimator
Abstrak: Pengelolaan data yang memiliki jumlah peubah dan observasi yang besar tidak dapat dilakukan dengan cara yang biasa. Data yang rumit dan besar seringkali memerlukan pengolahan data yang khusus, baik dalam tahap analisis maupun visualisasi. Analisis Komponen Utama (AKU) merupakan teknik analisis statistika yang mampu mereduksi data dan mentransformasi peubah-peubah asli yang masih saling berkorelasi satu dengan yang lain menjadi satu set peubah baru yang kecil dan tidak berkorelasi satu sama lain. Pencilan (outliers) akan sangat mempengaruhi analisis data sehingga diperlukan analisis dengan suatu pendekatan yang kekar (robust) dengan pencilan. Model yang digunakan untuk data dengan pencilan adalah AKU kekar ROBPCA yang menggabungkan konsep projection pursuit dan estimator Minimum Covariance Determinant. Simulasi dilakukan dengan menggunakan data tanpa pencilan, data dengan proporsi pencilan 5% dan data dengan 10% pencilan. Berdasarkan ukuran kesesuaian dalam menganalisis komponen utama, AKU kekar ROBPCA lebih baik dibandingkan AKU Klasik. Selain itu berdasarkan plot tebaran score distance dan orthogonal distance, AKU kekar ROBPCA lebih efektif dalam mendeteksi pencilan dibandingkan dengan AKU Klasik., Processing data that has a large number of variables and observations can not be managed in the usual way. Complex and large data often require special data processing, both in the analysis and visualization processes. Principal Component Analysis (PCA) is a statistical analysis technique that can reduce data and transform the original variables that are still correlated with each other into a new set of small and uncorrelated variables. Outliers will significantly affect data analysis, so analysis with a robust approach towards outliers is needed. The model used for data with outliers is the ROBPCA which combines the concepts of projection pursuit and the Minimum Covariance Determinant estimator. The simulation was carried out using data without outliers, data with 5% outlier proportions, and data with 10% outliers. Based on the suitability measure in analyzing the principal components, ROBPCA is better than the classical PCA. In addition, based on the scatter plot of the distance score and orthogonal distance, ROBPCA is more effective in detecting outliers than the classical PCA.
Keyword: principal component analysis, classical PCA, ROBPCA, outliers, projection pursuit, minimum covariance determinant

Judul: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity