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: 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: 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: