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: Koreksi Pencaran pada Data Hasil Pengukuran Alat Pemantau Kadar Glukosa Darah Non-Invasif.
Abstrak: Alat pemantau kadar glukosa darah non-invasif dilakukan tanpa melukai anggota tubuh. Alat ini menggunakan prinsip spektroskopi inframerah yang menghasilkan spektrum time domain terhadap intensitas. Spektrum yang dihasilkan memiliki berbagai permasalahan, seperti penyimpangan cahaya, ketidaklinieran pencaran dan ketidakkonsistenan respon. Oleh karena itu, perlu dilakukan teknik prapemrosesan untuk mereduksi permasalahan tersebut. Teknik prapemrosesan yang digunakan adalah koreksi pencaran. Beberapa metode koreksi pencaran yang sering digunakan adalah Multiplicative Scatter Correction (MSC) dan Standard Normal Variate (SNV). Metode MSC mengeliminasi keragaman antar spektrum dengan mengoreksi posisi pencaran tiap nilai intensitas masing-masing ulangan terhadap posisi pencaran rata-rata intensitas keseluruhan ulangan. Metode SNV menghilangkan efek pencaran dari spektrum dengan memusatkan dan menyesuaikan skala tiap-tiap spektrum. Hasil koreksi menggunakan metode MSC dan SNV mengindikasikan bahwa keragaman spektrum antar ulangan semakin kecil dibandingkan spektrum asli sehingga informasi yang diberikan masing-masing ulangan relatif sama. Dilihat dari tingkat kepraktisan, metode SNV dinilai lebih mudah diterapkan dibandingkan metode MSC.
Keyword: glukosa darah, Multiplicative Scatter Correction, Standard Normal Variate

Judul: Basis of Social Theories for Social Enterprises: Integrative Literature Review
Abstrak: Social enterprise is a hybrid organization aiming to achieve economic and social values that exist as an effective mechanism for creating value in the form of society, economy and environment. The development of social enterprise is considered to have contributed in increasing innovation as well as being a mechanism for ensuring economic development that is in line with social justice. However, the development of theory and study of social enterprise is still lagging behind in practice. The social enterprise conception is a conception that is still considered as a "young term" category in the social sciences and has not shown clear consistency linking social theories to the development of social enterprise. This study aims to identify the basic theories of social enterprise and social theories for social enterprise with used an integrated literature review approach with data sources from Scopus and ProQuest. The results of the study found that socio-economic theory is the basis for social enterprise theory. This study also found the linkages of 7 social theories for social enterprise and the mapping of social theory architecture for social enterprise which is studied on classical and contemporary social theories.
Keyword: integrative literature review, social economic, social enterprise, social theory