Judul: Identifikasi dan Penanganan Pengaruh Pencilan pada Analisis Komponen Utama
Abstrak: Analisis komponen utama (AKU) merupakan salah satu alat kunci dalam analisis statistika peubah ganda. Analisis tersebut bertujuan membentuk beberapa komponen yang masing-masing mengandung keragaman maksimal dari data yang tidak dijelaskan oleh komponen lain. Metode klasik komponen utama sangat dipengaruhi oleh kehadiran pencilan karena AKU didasarkan pada matriks kovarian yang sensitif terhadap pencilan. Pengaruh keberadaan pencilan mampu diakomodasi dengan menggunakan metode AKU yang kekar terhadap data pencilan. Metode yang dipakai adalah Robust Principle Component Analysis (ROBPCA) atau Analisis Komponen Utama Kekar (AKU-K). AKU-K menggabungkan konsep projection pursuit dan penduga kovarian Minimum Covariance Deteminant (MCD). Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil analisis komponen utama metode klasik (AKU) dengan metode kekar (AKU-K), baik pada saat data mengandung pencilan maupun tidak. Proses pembandingan dilakukan menggunakan data simulasi. Hasil simulasi menunjukkan bahwa analisis komponen utama metode AKU-K lebih baik daripada AKU klasik. Pada metode klasik, pengaruh pencilan ditunjukkan oleh akar ciri komponen utama pertama meningkat seiring dengan peningkatan proporsi pencilan sehingga proporsi keragaman kumulatif data yang mampu dijelaskan komponen utama pertama semakin besar. Vektor ciri komponen utama pertama pun didominasi oleh peubah dengan keragaman besar. Sedangkan metode AKU-K mampu mengatasi pengaruh kehadiran pencilan pada data. Akar ciri komponen utama pertama tidak terpengaruh besarnya pencilan sehingga proporsi keragaman kumulatif data yang mampu dijelaskan komponen pertama cenderung stabil. Vektor ciri komponen pertama metode AKU-K memberikan interpretasi yang sama dengan AKU saat tidak ada pencilan.
Keyword: 

Judul: Identifikasi Pencilan dan Peta Pencilan pada Analisis Komponen Utama untuk Data Menjulur
Abstrak: Analisis Komponen Utama (AKU) merupakan salah satu analisis peubah ganda yang pada dasarnya mentransformasikan secara linier peubah asal menjadi peubah baru yang dinamakan komponen utama. Akan tetapi, AKU yang didasarkan pada matriks ragam peragam ini sangat sensitif terhadap keberadaan pencilan. Sensitifitas terhadap pencilan pada AKU-Klasik dapat diatasi dengan AKU yang kekar (AKU-K) yang bekerja sangat baik pada data yang memiliki sebaran simetrik atau tidak menjulur. Apabila data peubah asal menjulur maka banyak titik data yang sebenarnya bukan pencilan dianggap sebagai pencilan atau sebaliknya. Kemudian dikembangkanlah pendekatan AKU-K yang cocok untuk data menjulur dengan mendefinisikan berbagai kriteria baru untuk menggambarkan pencilan yaitu AKU-KAO. Penelitian ini menggunakan empat metode yaitu AKU-Klasik, AKU-KMCD, AKU-K, dan AKU-KAO untuk mengetahui perbandingan efektifitas keempat metode tersebut dalam mengidentifikasi pencilan pada data menjulur. Keempat metode tersebut dicobakan pada dua set data yang dikontaminasi pencilan dengan proporsi 0%, 5%, 10%, dan 15%. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode AKU-KAO mampu mengatasi pengaruh kehadiran pencilan pada data menjulur karena memiliki tingkat kesalahan identifikasi yang paling kecil. Hal tersebut diperkuat dengan adanya peta pencilan yang memberikan gambaran secara visual dalam pengidentifikasian pencilan.
Keyword: 

Judul: Budidaya dan pelestarian buaya air tawar irian (Crocodylus novaeguineae)
Abstrak: Di Indonesia terdapat beberapa spesies buaya diantaranya adalah Crocodylus porosus, Crocodylus novaeguineae, Tomistoma schlegelii dan Crocodylus siamenesis. Crocodylus novaeguineae baru ditemukan tahun 1928 di lrian Jaya dan Papua New Guinea oleh Schmidt. Dengan adanya perdagangan kulit buaya maka masyarakat mulai memburu buaya-buaya alam untuk dijual tanpa memperhatikan kelangsungan hidup spesies tersebut. Tempat hidup buaya-buaya inipun semakin sempit karena diubah jadi perladangan, lalu lintas air dan daerah pemukiman sehingga terjadi penurunan jumlah buaya secara cepat.
Keyword: Crocodylus porosus, Crocodylus novaeguineae, Tomistoma schlegelii, Crocodylus siamenesis