Judul: Pemodelan Klasifikasi Obat Bahan Alam dengan Metode Partial Least Squares Discriminant Analysis (Studi Kasus: Reflektans Daun Jati Belanda).
Abstrak: Umur memengaruhi kadar senyawa aktif di dalam tumbuhan. Apabila komponen senyawa aktif yang terkandung dalam tumbuhan telah dipastikan keseragamannya, obat bahan alam terjamin keamanan dan khasiatnya. Salah satu cara untuk mengidentifikasi komponen senyawa aktif dari ekstrak tumbuhan secara cepat dan efisien adalah dengan menggunakan spektrofotometer reflektans sinar tampak yang dikombinasikan dengan analisis multivariat. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) karena metode ini tepat digunakan pada data metabolomik yang cenderung berdimensi tinggi, terdapat data hilang, derau, dan multikolinearitas. Kombinasi keduanya digunakan untuk mengklasifikasikan daun jati belanda (Guazuma ulmifolia Lamk.) berumur satu bulan, dua bulan, dan tiga bulan yang digunakan sebagai peubah respon. Nilai akurasi yang diperoleh dari model PLSDA dalam melakukan klasifikasi dan prediksi masing-masing sebesar 95% dan 86.67%. Selain itu, masih terdapat misklasifikasi yang disebabkan oleh pola spektrum dan nilai rataan reflektansnya.
Keyword: daun jati belanda, klasifikasi, PLS-DA, spektrofotometer reflektans sinar tampak

Judul: Pendugaan Nilai Reflectance Menggunakan Transformasi Fourier untuk Menentukan Usia dan Kandungan Pigmen Citra Daun Jati Belanda
Abstrak: Salah satu metode kendali mutu yang digunakan untuk mengetahui kualitas daun Jati Belanda (Guazuma ulmifolia) yaitu dengan melihat usia daun. Penelitian ini mengusulkan pendekatan baru untuk menduga spektrum reflectance berdasarkan warna citra digital untuk menentukan usia dan kandungan pigmen citra daun Jati Belanda. Pendugaan spektrum reflectance dilakukan dengan menggunakan Transformasi Fourier. Usia daun Jati Belanda diklasifikasikan menjadi tiga kategori yaitu 1 bulan, 2 bulan dan 3 bulan menggunakan Probabylistic Neural Network (PNN). Selain itu akan dilihat daya absorbance pada masing-masing usia untuk melihat kandungan usia mana yang memiliki daya absorbance paling tinggi. Metode penelitian ini terdiri atas tiga tahap yaitu estimasi nilai reflectance, pendugaan kandungan pigmen daun dan prediksi usia daun. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data citra 46 daun tanaman obat yang terdiri atas 23 daun muda dan 23 daun tua sebagai data latih dan 90 daun Jati Belanda sebagai data uji. Selain data citra daun, spektrum reflectance juga dikumpulkan pada setiap daun dengan menggunakan spektrofotometer untuk menentukan model terbaik. Citra daun kemudian dilakukan praproses untuk mendapatkan nilai citra digital pada daerah yang sama dengan pengukuran spektrum reflectance. Terdapat dua dataset yang akan digunakan yaitu dataset 46 dan dataset 276. Pada dataset 46 keenam titik yang telah diukur spektrum reflectance-nya dirata-ratakan. Pada dataset 276 keenam titik tersebut tidak dirata-ratakan namun digunakan langsung sebagai pemodelan. Pendugaan spektrum reflectance dilakukan dengan menggunakan Transformasi Fourier pada kedua dataset. Model transformasi polynomial digunakan untuk memperbanyak nilai RGB sehingga dapat memperbaiki hasil estimasi spektrum reflectance. Hasil estimasi spektrum reflectance paling baik direkonstruksi menggunakan dataset 276 dengan model transformasi polynomial orde 3. Setelah diperoleh model estimasi terbaik, citra daun Jati Belanda direkonstruksi nilai reflectance-nya. Daya absorbance diperoleh dengan melakukan konversi spektrum reflectance menjadi spectrum absorbance. Berdasarkan hasil absorbance-nya, kandungan klorofil dan karotenoid daun Jati Belanda yang paling tinggi terdapat pada daun usia 3 bulan. Tahap akhir yaitu melakukan klasifikasi spektrum reflectance daun Jati Belanda untuk menentukan usia daun. Metode klasifikasi yang digunakan yaitu menggunakan PNN. Hasil klasifikasi menggunakan pembagian data 5-fold cross validation. Rataan akurasi yang didapat menggunakan 5-fold cross validation yaitu 76.83 %.
Keyword: Model Tranformasi Polynomial, spektrum reflectance, Jati Belanda, Transformasi Fourier

Judul: Faktor Kunci Keberhasilan Startup Dalam Inkubasi Bisnis Di Inkubator Bisnis IPB University
Abstrak: Saat ini startup bukan lagi menjadi hal yang asing. Startup kian menjamur dan menarik banyak perhatian baik dalam kalangan nasional maupun internasional. Dalam tingkat Asia Tenggara, Indonesia merupakan negara dengan jumlah startup terbanyak, sebagaimana menurut Startup Ranking tahun 2022 dengan jumlah sebanyak 2.345 startup yang tersebar di Indonesia. Sementara menurut Startup Rangking tahun 2022, secara internasional Indonesia menempati urutan kelima dengan startup terbanyak. Guna mendukung pertumbuhan startup di Indonesia, pemerintah menginisiasi Gerakan Nasional 1000 Startup Digital, berupa pembinaan intensif dengan harapan mampu menciptakan 1000 startup dengan total valuasi bisnis senilai USD 10 miliar pada tahun 2020 disertai pondasi digital yang kuat. Namun, mendirikan startup tidak cukup membawa keberhasilan. Fakta bahwa startup lebih banyak gagal ketimbang berhasil, baik menurut versi nasional maupun internasional. Sebagaimana menurut Bureau of Labor Statistics (AS) tahun 2021, bahwa sebanyak 90% startup berakhir gagal dalam kurun waktu 10 tahun. Lainnya, berdasarkan data dari Kementerian Komunikasi dan Informatika (Kemenkominfo) pada tahun 2022 di Indonesia terdapat 1.300 startup yang mengikuti program Gerakan Nasional 1000 Startup Digital. Namun, hanya 10 % yang sampai saat ini masih bertahan. Lainnya, menurut Masyarakat Industri Kreatif (MIKTI) 2021, bahwa perkembangan skala usaha startup baik mikro, kecil, menengah, dan besar secara nasional dari tahun 2016-2019 masih rendah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis keberhasilan startup dalam inkubasi bisnis di Inkubator Bisnis IPB University dan menganalisis faktor-faktor keberhasilan startup dan hubungan antar faktor dalam tahap inkubasi bisnis di Inkubator Bisnis IPB University. Penelitian ini menggunakan metode analisis perbandingan kuantitatif untukmemperkirakan keberhasilan startup dalam inkubasi bisnis dan Interpretive Structural Modeling (ISM) untuk menganalisis faktor kunci keberhasilan startup dalam inkubasi bisnis di Inkubator Bisnis IPB University. Teknik pengambilan data yang digunakan adalah simple random sampling dan purposive sampling. Hasil penelitian menunjukkan bahwa program inkubasi dapat meningkatkan penjualan, produksi, dan jumlah karyawan. Dalam hasil analisis Interpretive Structural Modeling (ISM), faktor dependen meliputi pemilihan startup, proses komersialisasi, keunggulan produk, dan kapasitas implementasi. Faktor penghubung meliputi kapasitas inovatif, pemantauan, manajemen tim, sumber daya startup, budaya internal sartup, ekosistem inovasi, komunikasi, dan teknologi informasi. Dukungan teknis inkubator bisnis dan kepemimpinan founder startup adalah faktor independen. Kapasitas jaringan dan intelegensi bisnis adalah yang paling berpengaruh., Nowadays, startups are no longer a thing. Startups are mushrooming and attracting much attention both nationally and internationally. At the Southeast Asian level, Indonesia is the country with the highest number of startups, according to Startup Ranking in 2022, with 2,345 startups spread across Indonesia. Meanwhile, according to Startup Ranking in 2022, Indonesia ranks fifth with the most startups internationally. To support the growth of startups in Indonesia, the government initiated the National Movement of 1000 Digital Startups through intensive coaching with the hope of creating 1000 startups with a total business valuation of USD 10 billion by 2020 with a solid digital foundation. However, more than establishing a startup is required to bring success. This is evidenced by many startups that have yet to have time to develop but have to stop running their operations. The fact is that startups fail more than they succeed, both according to national and international versions. According to the Bureau of Labor Statistics (US),
Keyword: business incubator, business ecosystem, ISM, key success factors, startups growth