Judul: Pemisahan model campuran normalganda homoskedastik dengan menggunakan metode kemungkinan maksimum
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mencari sebuah metode pemisahan Model Campuran Normalganda homoskedastik dengan menggunakan pendekatan Metode Kemungkinan Maksimum. Metode yang digunakan adalah Metode EM (Expectation and Maximization), sebuah metode iteratif dengan pendekatan kemungkinan maksimum (McLachlan dan Basford, 1987). Data yang digunakan dalam penelitian dibangkitkan dengan menggunakan Program Simulasi MVSIM, sebuah program makro dalam paket MINITAB 6, yang telah tersedia di Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor. Data yang dibangkitkan dengan program simulasi ini sebenarnya belum tentu menyebar dengan pola sebaran Normalganda, untuk memastikannya perlu diadakan pengujian. Meskipun demikian, karena tujuan utama penelitian ini bukan untuk membangkitkan data yang benar-benar menyebar Normalganda maka pengujian itu tidak dilakukan. Jadi, diasumsikan bahwa data yang dibangkitkan menyebar dengan pola sebaran Normalganda. Proses pemisahan dilakukan dengan menggunakan program dalam Bahasa TURBO PASCAL 5.5 yang bersumber dari Program KMM dalam Bahasa Fortran 4.0 (McLachlan dan Basford, 1987). Analisis pemisahan dilakukan terhadap campuran populasi yang terpisah dan populasi yang tumpang-tindih. Hal ini ditujukan untuk mengetahui pola pemisahan pada populasi terpisah dan juga untuk mengamati distribusi pemisahan populasi data pada daerah pertumpang-tindihan. Hal-hal lain yang diamati adalah penduga parameter masing-masing populasi beserta proporsinya dalam Model Campuran. Penduga-penduga ini dibandingkan dengan nilai parameter yang sebenarnya yang telah diketahui dan digunakan pada proses pembangkitan data. Metode EM membutuhkan nilai parameter awal yang dapat diduga berdasarkan keterangan yang ada. Dalam penelitian ini nilai awal yang dimasukkan ke dalam Metode EM divariasikan tingkat kemurniannya dengan cara mencampurkan data dari suatu populasi dengan data dari populasi lain (populasi pesaing), hal ini dimaksudkan untuk melihat pengaruh keadaan nilai awal terhadap hasil pemisahan, proporsi serta penduga parameter. Apakah nilai awal yang baik akan menghasilkan hasil pemisahan serta penduga yang baik atau tidak.
Keyword: 

Judul: Kajian Analisis Gerombol Berbasis Model pada Data yang Menyebar Normal Ganda
Abstrak: Analisis gerombol merupakan suatu metode penggerombolan yang bertujuan untuk mengelompokkan objek ke dalam beberapa kelompok sedemikian hingga objek yang berada di dalam kelompok yang sama cenderung mempunyai karakteristik yang lebih homogen dari pada objek yang berada di kelompok yang berbeda. Hal ini dilakukan dengan suatu ukuran jarak seperti jarak euclidean. Pengukuran kemiripan antar objek dengan menggunakan jarak akan sangat sulit dilakukan jika ukuran data yang digunakan sangat besar dan kondisi objek yang ada saling tumpang tindih. Dengan memperhatikan sebaran dari data yang digunakan untuk penggerombolan, Mclachlan dan Basford (1988) memberikan suatu pendekatan terbaru dalam analisis gerombol yaitu penggerombolan berbasis model campuran. Metode ini mengasumsikan bahwa sebaran data yang digunakan adalah sebaran campuran dengan setiap subpopulasi mewakili suatu gerombol yang berbeda. Tujuan dari metode ini adalah untuk mengoptimalkan kemiripan antar objek dengan menggunakan pendekatan model peluang. Tehnik perpindahan objek berdasarkan pada algoritma Expectation Maximization (EM) dan penentuan jumlah gerombol ditentukan berdasarkan nilai Bayes Information Criterion (BIC) terbesar. Penggunaan algoritma EM dalam pendugaan parameternya dikarenakan algoritma tersebut merupakan metode perhitungan iterasi yang sangat cocok untuk pendugaan parameter dari fungsi kemungkinan pada data tidak lengkap seperti yang terdapat pada sebaran campuran. Sama halnya dengan metode penggerombolan lainnya, metode penggerombolan berbasis model dilakukan untuk mengetahui jumlah gerombol maupun anggota tiap gerombol. Dengan demikian, efektifitas dari metode ini dibandingkan dengan metode berdasarkan ukuran jarak adalah suatu hal yang sangat penting untuk diketahui. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengkaji efektifitas analisis gerombol berbasis model yang meliputi efektifitas pada beberapa kondisi jarak antar pusat gerombol, perbandingan dengan metode klasik atau k-rataan serta efektifitas analisis penggerombolan berbasis model berdasarkan maximum likelihood (MLE) dan maximum posterior (MAP) pada beberapa contoh penerapan. Perbandingan dengan metode klasik atau k-rataan, keefektifannya dapat dikethaui dengan menghitung persentase rataan tingkat kesalahan klasifikasi yang dihasilkan, sedangkan efektifitas MLE dan MAP dapat diketahui berdasarkan persentase rataan tingkat kesalahan klasifikasi serta nilai BIC yang dihasilkan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah hasil simulasi dan data dari paket Mclust ver 3.4.8 pada R 2.12.1. Data simulasi yang dibangkitkan merupakan data himpunan campuran normal ganda dengan kondisi titik pusat gerombol, ragam dan tingkat korelasi antar peubah yang beragam. ...dst
Keyword: analisis gerombol, model campuran, BIC, algoritma EM, maksimum likelihood, konjugasi sebaran awal

Judul: Pengaruh pemberian pupuk kandang ayam dan pupuk daun gandasil D terhadap pertumbuhan dan perkembangan tanaman Calathea lancifolia
Abstrak: Calathea lancifolia merupakan tanaman hias daun yang memiliki keelokan daun yang mampu menambah kesejukan rumah. Daunnya memiliki warna dengan kombinasi warna yang menarik , serta bentuk daun yang unik yaitu bergelombang, tanaman ini disebut dengan Rattlesnake plant. Suhu dingin minimum untuk Calathea lancifolia yaitu 16 derajad Celsius(60 derajad F), fluktuasi suhu yang tiba-tiba perlu dihindari, kelembapan yang dibutuhkan tinggi. Tanaman ini juga merupakan tanaman yang senang naungan, tidak suka kena cahaya matahari langsung.
Keyword: