Judul: Penerapan Metode Partial Least Squares Discriminant Analysis untuk Klasifikasi Temulawak dengan Bahan Pemalsu (Sudan IV dan Kunyit).
Abstrak: Temulawak (Curcuma xanthorriza) merupakan salah satu tanaman yang dimanfaatkan untuk bahan obat herbal. Pemalsuan (adulterasi) dengan bahan serupa temulawak sangat memungkinkan. Sudan IV dan kunyit memiliki warna yang mirip dengan temulawak, sehingga dapat berpotensi digunakan sebagai bahan pemalsunya. Pada penelitian ini ada tiga jenis sampel yang digunakan, yaitu temulawak tunggal; campuran temulawak-sudan IV pada konsetrasi 1, 2.5, dan 5 ppm; serta campuran temulawak-kunyit pada konsentrasi 1, 2.5, dan 5 ppm. Larutan tersebut diukur serapannya dengan spektrofotometer UV-Vis. Data yang digunakan adalah absorbans pada panjang gelombang 215-500 nm setelah dilakukan preprocessing. Daerah panjang gelombang yang akan dianalisis dibagi ke dalam empat daerah, yaitu daerah yang didominasi xantorizol (220-290 nm), kurkumin (335-487 nm), xantorizol dan kurkumin ( 220-290 & 335-487 nm), dan daerah keseluruhan. Metode yang digunakan adalah Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLSDA). Model yang didapat dievaluasi dengan k-fold validasi silang. Banyaknya komponen yang optimal pada penelitian ini adalah 10. Pada evaluasi model, tingkat akurasi pada daerah yang didominasi oleh xantorizol adalah 0,6833 dan koefisien Kappa adalah 0,5179. Pada daerah yang didominasi oleh kurkumin, tingkat akurasi dan koefisien Kappa masing-masing adalah 0,9333 dan 0,8961. Selanjutnya, dua koefisien pada daerah xantorizol & kurkumin adalah 0,8917 dan 0,8273. Sementara itu, dua koefisien pada daerah keseluruhan masing-masing adalah 0,8917 dan 0,8300. Berdasarkan tingkat akurasi dan koefisien Kappa tersebut, model PLSDA yang diperoleh mampu mendeteksi adanya pemalsuan.
Keyword: adulterasi, klasifikasi, PLSDA, temulawak

Judul: Penerapan Metode Support Vector Machine untuk Klasifikasi Temulawak Dengan Bahan Pemalsunya (Sudan IV Dan Kunyit).
Abstrak: Temulawak (Curcuma xanthorrhiza) adalah tumbuhan obat yang tergolong dalam suku temu-temuan (Zingiberaceae). Sudan IV dan kunyit adalah bahan yang sering digunakan untuk memalsukan temulawak karena memiliki warna yang mirip dengan temulawak. Data yang digunakan adalah nilai absorbans yang didapatkan dengan spektrofotometer UV-VIS. Data memiliki tiga kelas, yaitu temulawak tunggal; campuran temulawak-sudan IV pada konsetrasi 1, 2.5, dan 5 ppm; serta campuran temulawak-kunyit pada konsentrasi 1, 2.5, dan 5 ppm. Data dilakukan prapemrosesan sehingga dipilih panjang gelombang 215-500 nm dan 270-500 nm. Metode yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) dengan empat jenis kernel, yaitu linear, polynomial, radial, dan sigmoid. Evaluasi model menunjukkan panjang gelombang 270-500 nm serta kernel linear menghasilkan nilai rerata akurasi dan kappa terbaik, yaitu 89% dan 83%. Selain itu, didapatkan 9 dari 120 bahan yang merupakan amatan berpengaruh. Kesembilan bahan tersebut menghasilkan nilai rerata akurasi dan kappa sebesar 100% jika semuanya digunakan sebagai data pembentuk model.
Keyword: bahan pemalsu, klasifikasi, SVM, temulawak

Judul: Model Input-output dalam Masalah Network Flow
Abstrak: Production process is a process, which is done by industry, to transform input into output. According to the type of output and its activity, industry can be classified into various sectors, which are connected to each other. Therefore, a model to analyze the connection among sections is needed. The model is known as input-output model (IO model). IO model presents an IO table, which shows informations about the transaction between goods and services in each economic sector. Furthermore, the IO model also shows that the amount of all input is the same as the amount of all output. In this paper, the transaction of each economic sector in IO table is analyzed using network flow theory. The formulated network flow problem implies that each sector represents partly as a producer and also as a consumer. This paper also solves a minimum cost circulation problem.
Keyword: