Judul: Perbandingan Metode Klasifikasi antara Soft Independent Modelling of Class Analogies (SIMCA) dan Robust SIMCA (RSIMCA) pada Data yang Mengandung Pencilan
Abstrak: Analisis klasifikasi merupakan analisis yang memisahkan segugus objek atau amatan dan mengalokasikan objek baru ke kelompok yang sudah didefinisikan sebelumnya. Kelompok-kelompok yang terbentuk bersifat saling lepas, artinya setiap amatan hanya dapat dimasukkan ke dalam salah satu kelompok saja. Hingga saat ini, terdapat berbagai macam metode klasifikasi yang dikembangkan sesuai dengan karakteristik data. Soft Independent Modeling of Class Analogies (SIMCA) merupakan salah satu metode klasifikasi pada analisis peubah ganda yang diperkenalkan pertama kali pada tahun 1976 oleh Svante Wold. Metode tersebut merupakan metode yang pada dasarnya menerapkan Analisis Komponen Utama (AKU) pada setiap grup. Namun demikian, AKU yang didasarkan pada matriks ragam-peragam sangat sensitif terhadap keberadaan pencilan sehingga Hubert et al. (2005) memperkenalkan pendekatan Analisis Komponen Utama Kekar (Robust Principal Component Analysis/AKU-K) yang menghasilkan komponen utama yang tidak dipengaruhi oleh pencilan. Metode AKU-K menggunakan penduga ragam-peragam yang kekar yaitu Determinan Ragam-Peragam Terkecil (MCD). Metode AKU-K digunakan sebagai tahap awal metode klasifikasi SIMCA yang kemudian disebut Robust SIMCA (RSIMCA) dan kemudian membangun aturan klasifikasi yang dapat mendeteksi pencilan serta berperilaku stabil jika terdapat pencilan pada data. Data pada penelitian ini terdiri dari data simulasi dan data terapan terkait peringkat bank di Indonesia. Data simulasi terdiri dari 3 (tiga) skenario simulasi yaitu skenario I, II, dan III yang disusun berdasarkan beberapa faktor tertentu. Skenario simulasi I yaitu skenario dimana tidak ada pencilan yang dikontaminasikan pada setiap kelompok (0% pencilan). Pada skenario II dibagi lagi menjadi 3 (tiga) sub skenario yaitu II-A, II-B, dan II-C. Sub skenario tersebut ditentukan berdasarkan kombinasi 3 faktor yaitu posisi pencilan (atas dan bawah), jumlah persentase pencilan yang dikontaminasikan pada data pengamatan biasa (1%, 2%, 3%, dan 5%), dan kombinasi jarak nilai tengah pencilan terhadap nilai tengah pengamatan biasa pada masing-masing kelompok yaitu jauh-jauh (JJ), dekat-dekat (DD), jauh-dekat (JD), dan dekat-jauh (DJ). Selanjutnya yaitu skenario simulasi III dimana pencilan hanya terdapat pada kelompok 1 saja yang ditentukan berdasarkan jumlah persentase pencilan yang dikontaminasikan pada data pengamatan biasa (2%, 4%, dan 6%), dan kombinasi jarak nilai tengah pencilan terhadap nilai tengah pengamatan biasa pada masing-masing kelompok (JJ, DD, JD, dan DD). Hasil simulasi menunjukkan bahwa rata-rata kesalahan klasifikasi dari SIMCA pada data dengan Skenario I lebih kecil jika dibandingkan dengan rata-rata kesalahan klasifikasi Skenaro II-A, II-B, dan II-C. Pada Skenario II-A, II-B, dan IIC terlihat dipengaruhi oleh jauh dekatnya jarak nilai tengah pencilan terhadap masing-masing kelompoknya baik untuk AK-1 maupun AK-2. Nilai rata-rata kesalahan klasifikasi dari RSIMCA pada Skenario II-A, II-B, dan II-C cenderung lebih besar dari nilai rata-rata kesalahan klasifikasi Skenario I. Hasil RSIMCA pada Skenario II-A, II-B, dan II-C cenderung stabil dan lebih kecil jika dibandingkan dengan SIMCA baik untuk AK-1 maupun AK-2. Selain itu, nilai rata-rata kesalahan klasifikasi RSIMCA terlihat mengalami kenaikan seiring bertambahnya persentase pencilan yang dikontaminasikan. Akan tetapi, kenaikan tersebut tidak signifikan pada masing-masing rancangan. Hasil dari RSIMCA menunjukkan bahwa jauh dekatnya posisi pencilan tidak terlalu berpengaruh terhadap rata-rata kesalahan klasifikasi yang dihasilkan RSIMCA. Nilai rata-rata kesalahan klasifikasi dari RSIMCA pada Skenario II-C cenderung lebih kecil jika dibandingkan dengan nilai rata-rata kesalahan klasifikasi Skenario II-A dan II-B. Pada Skenario III, hasil rata-rata kesalahan klasifikasi dari metode SIMCA
Keyword: analisis komponen utama kekar, pencilan, RSIMCA, SIMCA

Judul: Pendekatan Kuadrat Terkecil Parsial Kekar untuk Penanganan Pencilan pada Data Kalibrasi
Abstrak: Pada pendugaan kalibrasi ganda permasalahan serius akan muncul jika diantara peubah bebas (X) saling berkorelasi (multikolinieritas) dan pengamatan yang jauh dari pusat data (pencilan). Ada dua tipe pengamatan pencilan yakni pencilan sisaan dan pengamatan berpengaruh (leverage point). Pencilan sisaan adalah pengamatan pencilan yang mempunyai sisaan baku yang besar, sedangkan pengamatan berpengaruh merupakan pencilan berganda (multivariate outliers) yang terdapat dalam ruang peubah bebas (Liebmann et al. 2009). Sebuah teknik prediktif yang mampu mengatasi masalah multikolinieritas adalah Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (Partial Least Squares/PLS). Salah satu algoritma pendugaan PLS adalah Implementasi Langsung Kuadrat Terkecil Parsial (Straightforward Implementation Partial Least Squares/SIMPLS) yang dapat diterapkan dalam mengatasi multikolinieritas, tetapi tidak resisten terhadap pencilan. Pengembangan dari metode PLS dengan menggunakan algoritma SIMPLS sebagai alternatif untuk mengatasi pencilan adalah dengan menggunakan regresi kekar. Secara umum, PLS kekar (PLS Robust) dapat dibagi kedalam dua kelompok yaitu menggunakan teknik memboboti kembali secara iteratif dan penggunaan matriks peragam kekar (Turkmen, 2008). Salah satu metode yang termasuk dalam kelompok pertama adalah Regresi-M Kekar Parsial (Partial Robust M-Regression/PRM) yang diperkenalkan oleh Serneels et al. (2005) dan salah satu metode yang termasuk dalam kelompok kedua adalah RSIMPLS-M (Robust SIMPLS-M) yang diperkenalkan oleh Huber dan Branden (2003). Dalam regresi kekar terdapat beberapa metode pendugaan parameternya, diantaranya adalah penduga-M. Penduga-M merupakan generalisasi dari metode kemungkinan maksimum, yaitu penduga yang meminimumkan fungsi objektif tertentu dalam data. Fungsi pembobot dari penduga-M telah banyak tersedia, diantaranya adalah fungsi pembobot Huber dan fungsi pembobot Fair.
Keyword: 

Judul: Budidaya lisianthus [Eustoma grandiflorum (Raf.) Shinn.] di Bali Rose, PT. Mid Duta International, Mayungan, Bali
Abstrak: Lisianthus termasuk salah satu jenis bunga potong yang cukup populer. Lisianthus memiliki penampilan bunga yang menarik, namun tanaman ini masih sedikit dibudidayakan di Indonesia. Hal ini menarik minat penulis untuk melaksanakan magang di Kebun Bali Rose. Magang mulai dilaksanakan pada tanggal 11 Februari 2009 hingga 27 Juni 2009 di Bali Rose, PT. Mid Duta International di Banjar Mayungan, Desa Antapan, Kecamatan Baturiti, Kabupaten Tabanan, Bali. Tujuan dari magang ini adalah mempelajari teknik budidaya tanaman Lisianthus yang dikembangkan di Bali Rose, serta meningkatkan pengetahuan dan keterampilan penulis dalam kegiatan budidaya serta manajemen kebun.
Keyword: