Judul: Klasifikasi Perusahaan-Perusahaan Go Public Di Indonesia Dengan Fungsi Diskriminan Fisher, Jarak Euclid Dan Jarak Mahalanobis
Abstrak: Dalam statistika, ada banyak metode yang bertujuan untuk mengklasifikasikan suatu objek ke dalam suatu kelompok, di mana untuk klasifikasi objek, dibutuhkan beberapa peubah penciri yang dapat membedakan suatu kelompok dengan kelompok lainnya. Namun, pada umumnya pengklasifikasian suatu objek ke dalam suatu kelompok sering mengalami salah klasifikasi (classification error), karena objek yang seharusnya digolongkan ke suatu kelompok malah terklasifikasi ke kelompok yang lain. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang dapat meminimumkan salah klasifikasi tersebut. Pengklasifikasian suatu objek ke suatu kelompok dapat dilakukan antara lain dengan menggunakan fungsi diskriminan Fisher, jarak Mahalanobis dan jarak Euclid. Metode pengklasifikasian objek tersebut dapat diterapkan pada berbagai bidang, salah satunya dalam bidang keuangan seperti kasus mengklasifikasikan perusahaan berdasarkan indeks harga saham. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil klasifikasi perusahaanperusahaan dari 3 metode dengan menghitung persentase salah klasifikasi objek (AER, Apparent Error Rate). Kemudian, untuk mengomunikasikan informasi dengan jelas dan efisien maka dilakukan visualisasi data dengan menggunakan analisis komponen utama. Dari hasil penghitungan AER diperoleh bahwa metode yang paling baik dalam mengklasifikasikan objek adalah jarak Mahalanobis. Nilai AER dari fungsi diskriminan Fisher, jarak Euclid dan Mahalanobis masing-masing adalah sebesar 12.95%, 4.46% dan 4.01%. Namun, untuk visualisasi menggunakan 2 komponen utama, fungsi diskriminan Fisher kuadratik memberikan hasil yang terbaik, di mana AER yang dihasilkan hanya sebesar 3.13%. Sedangkan jarak Euclid dan Mahalanobis menghasilkan AER masing-masing sebesar 4.91% dan 7.14%.
Keyword: fungsi diskriminan Fisher, jarak Mahalanobis, jarak Euclid, analisis komponen utama

Judul: Metode Klasifikasi Menggunakan Fungsi Diskriminan
Abstrak: Metode klasifikasi menggunakan fungsi diskriminan merupakan suatu cara yang digunakan sebagai pemisah terbaik antar kelompok dan dapat digunakan sebagai pengeiompok untuk objek barn. Metode klasifikasi beketja berdasarkan asumsi bahwa sebaran yang digunakan adalah sebaran nonnal ganda dan apabila matriks koragam sarna 1:1 == !:2 = ... = 1:.1( maka fungsi yang terbentuk iatah fungsi diskriminan linear sedangkan jika matriks koragam tidak sarna maka yang terbentuk fungsi diskriminan kuadratik. Untuk penemuan fungsi dilakukan pengujian keragaman (kehomogenan) matriks koragam dengan menggunakan uji Box M yang didekati dengan sebaran khi-kuadrat dengan derajat bebas t(g-I)p(p+i). Pada proses pembentukan fungsi diskriminan linear untuk kasus 2 kelompok dapat dilakukan beberapa metode antara lain metode diskriminan linear Fisher. perbandingan Likelihood, dan jarak Mahalanobis. Untuk metode diskriminan linear Fisher dan perbandingan Likelihood aturan pengelompokannya adalah kelompokkan Ao (objek
Keyword: 

Judul: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: