Judul: Aproksimasi Algoritma Data Augmentation Markov Chain Monte Carlo dalam Pendugaan Data Hilang.
Abstrak: mengontrol kualitas dan keamanan obat. Data hasil pengukuran spektrofotometri merupakan absorbansi dari sampel yang diamati. Penelitian ini menggunakan data spektrofotometri yang mempunyai nilai absorbansi bernilai negatif dan dianggap sebagai data hilang. Perlu penanganan terhadap data hilang tersebut agar menghasilkan kendali mutu yang lebih akurat. Pendugaan data hilang pada data ini menggunakan pendekatan Markov Chain Monte Carlo dengan algoritma Data Augmentation. Data Augmentation menganggap bahwa mekanisme hilangnya data adalah Missing at Random (MAR), yaitu peluang data yang hilang tidak tergantung pada nilai data yang hilang, tetapi tergantung pada nilai data yang teramati. Pengelompokkan daun jati belanda berdasarkan umur panennya dapat dilakukan dengan menggunakan analisis komponen utama. Total keragaman dari plot komponen utama satu dan komponen utama dua sebelum imputasi sebesar 82.25% sedangkan setelah imputasi sebesar 79.69%.
Keyword: Data Augmentation, data hilang, Markov Chain Monte Carlo, spektrofotometri

Judul: Pendugaan data hilang pada data presipitasi harian berbasis model AR(3) menggunakan algoritme EM (Expectation-Maximization)
Abstrak: Penelitian mengenai pendugaan data hilang (imputasi) berskala kuantitatif sudah banyak dilakukan oleh para peneliti, salah satunya menggunakan algoritme EM (Expectation-Maximization). Namun, belum banyak pendugaan data hilang yang mengangkat topik kejadian tidak tentu (intermittent) khususnya deret waktu, misalnya data presipitasi harian. Penelitian ini bertujuan mengembangkan algoritme EM sebagai penduga data hilang terbaik pada data presipitasi harian di Desa Citeko, Kab Bogor yang mengandung pola intermittent. Pengembangan dilakukan melalui kajian simulasi pendugaan data hilang menggunakan metode EM, Markov-EM, dan Logistik-EM sebanyak 1000 ulangan dengan proporsi hilang sebesar 0%, 5%, 10%, 15%, 20%. Hasil menunjukkan bahwa Logistik-EM merupakan penduga data hilang yang lebih baik dalam menjelaskan ketidakpastian nilai kejadian pada data presipitasi harian. Ditunjukkan dengan nilai rataan MAE dan galat baku dugaan parameter model yang signifikan lebih rendah….
Keyword: EM algorithm, intermittent data, logistic model, markov chain, missing data, Model arima, Model logistik, Model gabungan, Rantai markov

Judul: Beberapa aspek biologi reproduksi pada buaya
Abstrak: Tulisan ini bertujuan untuk mengetahui hubungan biolo- gi reproduksi buaya seperti organ reproduksi, saa, dewasa kelamin, tingkah laku kelamin, masa bersarang dan penetasan telur dalam hubungannya dengan pelestarian satwa ini. Buaya termasuk amniota yang bersifat carnivora. Ter- dapat sisik epidermal sepanjang tubuhnya. Mempunyai lam- aung pengunyan yang mirip gizzard Letapi tidak mempunyai vesica urinaria. Kaki depan terdiri dari 5 jari, kaki be- lakang terdiri dari 4 jari dan ada cakar sejati. Organ reproduksi buaya jantan terdiri dari testes, epi- didymis, ductus deferens dan penis. Organ reproduksi buaya betina terdiri dari ovarium, oviduct, uterus dan klitoris. Penis dan klitoris berada di ruang kloaka yang paling luar. Oviduct dan uterus mempunyai kelenjar penghasil albumin dan kerabang untuk melapisi sel telur sebelum telur dikeluarkan. Mempunyai dua macam gonadotropin, yaitu FSH dan LH. Dewasa kelamin dicapai pada umur ± 2,5 tahun dimana panjang tubuh maksimum belum tercapai. Buaya mengeluarkan suara yang khas dan bau yang merangsang pasangannya sepan- jang musim kawin. Telur buaya berkerabang keras, berwarna putih atau putih kekuningan dengan bercak-bercak coklat kemerahan. Ukur- annya bervariasi dengan panjang 6,1 - 9,9 cm, lebar 4,2 - 5,7 cm, volume 90 -105 ml dan beratnya 66 - 140 gram. Ada dua macam bentuk sarang yaitu berbentuk gundukan dengan ceruk berbentuk V di atasnya (Crocodylus porosus dan C. novaeguineae) dan berbentuk lubang (C. siamensis dan C. palustris). Masa bersarang untuk sarang berbentuk gundukan adalah pada waktu musim kering dan yang berbentuk lu- bang pada awal musim hujan. Masa pengeraman pada spesies C. porosus 40 - 90 hari, C. novaeguineae 77 - 83 hari, C. palustris C.. siamensis 40. - 60 hari dan tidak ada catatan pada spesies Pada C. porosus dan C. palustris ada kebiasaan induk dalam menjaga sarangnya selama pengeraman, anak bersuara di dalam telur sehingga merupakan panggilan kepada induknya untuk membantu membuka sarang untuk merangsang penetasan te- lur dan membebaskan anaknya dari dalam sarang. Dua spesies lainnya tidak mempunyai sifat semacam ini….
Keyword: