Judul: Pendeteksian pencilan dalam deret waktu menggunakan diagram kotak garis
Abstrak: Dalam peneltian ini dicoba mendeteksi adanya pencilan dengan menggunakan diagram kotak garis. Simulasi dilakukan dengan memunculkan pencilan dalam deret melalui peubah acak pembangkitnya. Simulasi ini dilakukan untuk deret non-musiman yaitu model AR(1), MA(1), ARMA(1,1), dan pada deret musiman yaitu model AR(1) 12, MA(1)12, dan ARMA(1,1)12. Ukuran contoh yang digunakan adalah 100 titik waktu dengan koefisien model yaitu -0.61 dan 6-0.34, keduanya dibangkitkan secara acak. Untuk deret non-musiman model AR(1) dan MA(1), melalui peubah acak pembangkitnya pemunculan pencilan pada deret dapat dideteksi dengan diagram kotak garis pada titik yang dimaksud. Sedang untuk ARMA(1,1) posisi pencilan yang terdeteksi pada deret bergeser satu titik sebelum titik yang dimaksud. Dari deret non-musiman ini terjadi kekonsistenan hasil sehingga dapat dikatakan diagram kotak dapat digunakan untuk mendeteksi pencilan yang disimulasikan. Pencilan dalam deret dan pencilan dalam peubah acaknya maka ada dua jenis pencilan yang diperoleh. Jenis pertama adalah pencilan yang dideteksi pada deretnya tapi tidak terdeteksi pada peubah acaknya. Jenis kedua adalah pencilan yang terdeteksi pada peubuh acaknya namun tidak terdeteksi pada deretnya. Deret musiman memberikan hasil yang tidak konsisten, kecuali untuk model MA(1)12 dimana pencilan terdeteksi pada satu periode siklus sebelum titik yang dimaksud. Untuk melihat kemampuan diagram kotak garis ini prosedur pendeteksian dilakukan pada data Harga Rata-rata Bulanan Lada Putih (Muntok) di Pusat Perdagangan Singapura. Data aktual ini melalui proses stasionerisasi, standardisasi, spesifikasi, dan diagnostik. Setelah itu dilakukan pemeriksaan pencilan menggunakan diagram kotak garis terhadap deret dan peubah acak sissaannya. Pencilan yang dicurigai adalah gabungan dari pencilan yang diperoleh keduanya Hasil pemeriksaan pencilan terhadap data aktual tersebut memiliki hasil yang sama dengan hasil yang diperoleh dengan metode pendeteksian pencilan dalam deret waktu menggunakan matriks fungsi pengaruh yang dikembangkan oleh Chernick, Downing, dan Pike
Keyword: 

Judul: Penggunaan Analisis Biplot dan Jarak Euclid dengan Ukuran Procrustes untuk Deteksi Pencilan
Abstrak: Pencilan merupakan suatu objek dengan kombinasi yang unik yang memunyai karakteristik berbeda dengan objek lainnya. Keberadaan pencilan menimbulkan kesalahan dalam menyimpulkan data akibat, pada nilai ragam yang terlalu besar. Metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi pencilan adalah determinam koragam minimum (DKM). Metode ini menggunakan rataan dari objek-objek homogen sebagai pusat data yang kekar. Sayangnya, penentuan matriks homogen memerlukan iterasi yang panjang sehingga metode alternatif ditawarkan dalam penelitian ini untuk menduga pencilan dengan biplot (langsung dan tak langsung) dan jarak Euclid (langsung dan tak langsung). Metode biplot langsung dilakukan dengan mencari jarak antara titik-titik koordinat biplot dengan sentroid. Jarak-jarak diurutkan kemudian dicari batas atas kuartil. Objek yang memunyai jarak lebih besar dari batas atas merupakan pencilan. Sedangkan pada metode jarak Euclid langsung dilakukan dengan mencari jarak Euclid data asal dengan sentroid. Jarak-jarak diurutkan kemudian dicari batas atas kuartil. Objek yang memunyai jarak lebih besar dari batas atas merupakan pencilan. Analisis biplot tak langsung dilakukan dengan mencari titiktitik koordinat biplot kemudian memilih beberapa objek yang dikategorikan sebagai objek-objek homogen. Rataan dan koragam objek-objek homogen dicari sebagai pusat data. Jarak Mahalanobis antara pusat data dengan setiap titik objek dihitung. Objek yang memunyai jarak Mahalanobis di luar batas Khi-kuadrat merupakan pencilan. Metode dengan jarak Euclid tak langsung dilakukan dengan tahapan serupa namun data yang digunakan merupakan data asal dan jarak yang digunakan merupakan jarak Euclid. Analisis pendahuluan dilakukan untuk mengetahui performa metode. Pada data dengan calon pencilan, calon pencilan atas dan bawah, dan data tanpa pencilan semua metode dapat menyimpulkan hasil sesuai hipotesis. Pada data dua kelompok dan tiga kelompok dengan sentroid berada di tengah hasil analisis tidak dapat dipercaya karena 1) objek-objek yang dikategorikan sebagai matriks homogen nyatanya merupakan objek-objek yang tidak homogen 2) objek yang didefinisikan pencilan merupakan objek yang memunyai jarak yang dekat dengan objek lain. Pada data laporan keuangan bank, bank yang dikategorikan sebagai pencilan adalah Bank I, K dan H. Metode terbaik untuk mendeteksi pencilan pada data laporan keuangan bank umum syariah adalah biplot langsung dan tak langsung. Pada data provinsi, daerah yang dikategorikan pencilan yaitu provinsi DKI Jakarta dan Papua. Semua metode menyimpulkan hal yang sama dengan ukuran kesesuaian sebesar 0.2968. Pada analisis lanjutan, metode terbaik untuk mendeteksi pencilan adalah jarak Euclid langsung, Euclid tak langsung dan biplot tak langsung.
Keyword: biplot, deteksi pencilan, determinan koragam minimum, determinan koragam minimum cepat, Jarak Euclid

Judul: The Influences of VesicularArbuseular Mycorrhizas (VAM) (Glomus sp, Gigaspora sp. and Acaulospora sp.) Mixing Culture to Leucaene leucocephala Growth in Zeolit Media with Different Level of Salinity.
Abstrak: Vesicular-arbuscular mycorrhizas (VAM) is a root infected fungi but did not damage the host plant. Mycorrhiza can be detected by hyphae that infected root. Mycorrbiza has important roles in plant growth. VAM is very effective in absorption of organic substance including macro and micro nutrient and improve plant immunity from pathogenic microorganism. The present study was undertaken to investigate maximum salinity level to mycorrhiza isolate and to find out the best isolate mixing culture. Leucaena leucocephala that one of feed source was used as a host plant.
Keyword: