Judul: Perbandingan analisis diskriminan kuadratik dan regresi logistik dalam pengklasifikasian negara-negara di dunia berdasarkan peubah sosial ekonomi
Abstrak: Analisis diskriminan sudah sangat sering digunakan dalam analisis pengelompokan tetapi asumsi- asumsi yang harus terpenuhi dalam analisis diskriminan merupakan salah satu kendala tersendiri apabila asumsi tersebut tidak terpenuhi. Analisis regresi logistik merupakan salah satu alternatif yang dapat digunakan dalam analisis pengelompokan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan penerapan analisis diskriminan dan analisis regresi logistik dalam metode pengelompokan dimana kasus yang digunakan adalah pengelompokan negara-negara didunia berdasarkan peubah sosial ckonomi. Metode diskrminan dan regresi logistik diterapkan pada data Human Developmet Report (HDR) untuk tahun 1996, 1997, dan 1998. Uji kehomogenan matriks peragam nyata pada taraf 10% untuk seluruh data HDR menyebabkan digunakannya fungsi diskriminan kuadratik sehingga dihasilkan tiga fungsi pada masing-masing data HDR. Pada analisis regresi logistik dihasilkan satu fungsi linier untuk masing- masing HDR. Peubah angka harapan hidup memiliki kontribusi terbesar dalam pengklasifikasian data HDR dengan kedua metode di atas. Hal ini ditunjukkan dari nilai Odds-rasio yang terbesar pada regresi logistik jatuh pada peubah angka harapan hidup, sedangkan pada analisis diskriminan ditunjukkan dengan nilai koefisien terbesar jatuh pada peubah angka harapan hidup juga. Hasil analisis diperoleh bahwa tingkat keberhasilan pengklasifikasian melalui analisis diskriminan adalah 96.55% pada HDR 1996, 96.00% pada HDR 1997, dan 96.55% pada HDR 1998. Tingkat keberhasilan pengklasifikasian melalui analisis regresi logistik pada HDR 1996, 1997, dan 1998 adalah 96.55%, 97.13% dan 97.14%. Perbedaan pengklasifikasian pada kedua metode secara umum disebabkan karena perbedaan pendugaan parameter dan cara pengklasifikasian. Secara umum kedua metode menghasilkan tingkat pengklasifikasian yang cukup baik yaitu di atas 90% sehingga kedua metode dapat digunakan sebagai dasar pengelompokan untuk penentuan IPM pada tahun berikut, tetapi walaupun begitu dari hasil analisis yang didapat untuk data yang tidak terlalu normal analisis regresi logistik memiliki tingkat keberhasilan pengklasifikasian yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan analisis diskriminan. Sedangkan untuk data yang tidak homogen pembentukan fungsi melalui analisis regresi logistik menjadi lebih sederhana dari pada analisis diskriminan.
Keyword: 

Judul: Perbandingan Regresi Logistik Ordinal dan Diskriminan Kernel (Studi Kasus Klasifikasi Perguruan Tinggi di Indonesia).
Abstrak: Fokus sebuah metode klasifikasi adalah memisahkan objek-objek dan mengalokasikan objek baru pada kelompok yang telah tersefinisi (Johnson dan Wichern, 2007). Pemenuhan asumsi dalam penggunaan sebuah metode klasifikasi menjadi suatu kunci dalam memaksimalkan kinerja metode klasifikasi tersebut. Analisis diskriminan linier pada umumnya digunakan pada populasi yang peubah bebasnya berdistribusi normal ganda dan matriks ragam-peragamnya adalah homogen pada tiap kelompoknya. Adanya pelanggaran terhadap asumsi dapat menurunkan ketepatan prediksi klasifikasi. Analisis diskriminan kernel diperkenalkan untuk melengkapi dunia pengklasifikasian dimana data yang digunakan tidak harus memenuhi asumsi tertentu, termasuk asumsi homogenitas ragam (Khattre dan Naik, 2000). Menurut Mattjik dan Sumertajaya (2011) analisis diskriminan digunakan pada kasus dimana peubah respon berupa data kualitatif dan peubah penjelas berupa data kuantitatif. Keterbatasan analisis diskriminan dalam memfasilitasi data peubah bebas dapat diatasi oleh regresi logistik yang mampu mengamokodir peubah bebas berupa data kualitatif, kuantitatif, atau campuran keduanya. Model yang terbentuk pada regresi logistik merupakan model peluang kumulatif yang dapat menjadi pertimbangan klasifikasi, dimana penggunaan metode ini tidak didasarkan atas asumsi normalitas dan homogenitas ragam. Pada umumnya respon dari regresi logitik merupakan bilangan berskala ordinal maupun nominal yang terdiri dari dua atau lebih kategori. Regresi logistik ordinal digunakan untuk memodelkan sebuah kasus dengan repon yang memiliki urutan tertentu, sedangkan regresi logistik multinomial digunakan untuk model dengan respon yang tidak menunjukan suatu tingkatan atau urutan tertentu. Pada penelitian ini dikaji kinerja dari analisis regresi logistik dan diskriminan kernel dalam mengklasifikasikan data dengan adanya karakteristik keragaman tiap kelompok yang berbeda. Model regresi logistik yang digunakan adalah regresi logistik ordinal sedangkan fungsi yang digunakan dalam diskriminan kernel adalah fungsi epanechnikov dan normal. Pemilihan penggunaan fungsi kernel didasarkan atas tabel efisiensi yang disediakan oleh Silverman (1986) yang menunjukan bahwa kernel epanechnikov merupakan fungsi kernel yang memiliki tingkat efisiensi paling tinggi yaitu ≈ 1 sedangkan untuk fungsi kernel normal didasarkan atas asumsi awal diskriminan yang memerlukan pendekatan distribusi normal. Terdapat dua analisis dalam penelitian ini yaitu : (1) kajian simulasi yang digunakan untuk melihat pengaruh keragaman dan jarak pusat antar kelompok pada skenario simulasi data ragam sama dan data ragam tidak sama yang terdiri dari empat (4) kelompok, (2) studi kasus Klasifikasi Perguruan Tinggi di Indonesia yang digunakan untuk memperoleh kesesuaian antara hasil kajian simulasi dengan data riil. Kajian simulasi menunjukan bahwa ketiga metode menghasilkan prediksi klasifikasi yang baik untuk data ragam sama dengan nilai ketepatan prediksi klasifikasi yang hampir sama. Pada saat sebuah data memiliki keragaman yang tidak homogen untuk setiap kelompoknya, analisis diskriminan kernel epanechnikov dan normal dapat memberikan ketepatan klasifikasi lebih baik dibandingkan analisis regresi logistik. Terdapat respon yang sama pada ketiga metode ketika digunakan pada klasifikasi dengan karakteristik keragaman yang besar, yaitu menyebabkan penurunan ketepatan prediksi klasifikasi. Jarak pusat antar kelompok yang semakin berjauhan akan menyebabkan objek-objek antar kelompok dipisahkan dengan baik dan diklasifikasikan dengan tepat untuk regresi logistik ordinal, sedangkan pada diskriminan kernel akan terjadi penurunan kinerja klasifikasi pada saat jarak antar kelompok semakin jauh dengan adanya karakteristik keragaman kelompok yang berbeda. Analisis dengan menggunakan data studi kasus tidak menunjukan kesesuaian dengan hasil kajian simulasi. Ketepatan klasifikasi tertinggi dihasilkan oleh diskriminan kernel normal dan regresi logsitik ordinal yaitu sebesar 90,82% dan
Keyword: Klasifikasi, Regresi Logistik Ordinal, Diskriminan, Kernel Epanechnikov, Kernel Normal

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: