Judul: Analisa regresi komponen utama untuk melihat hubungan antara index vegetasi dengan beberapa faktor iklim
Abstrak: Tujuan penelitian ini ialah untuk merumuskan model parametrik yang representatif dengan menggunakan analisa regresi yang tepat untuk menyatakan hubungan antara Index Vegetasi dengan beberapa faktor iklim yaitu Suhu, Curah Hujan, Penyinaran Matahari, Kelembaban Nisbi dan Tekanan Udara di daerah Palangkaraya Kalimantan Tengah. dan Pangkalan bun di Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder dari hasil pencatatan Index Vegetasi, Suhu Udara, Curah Hujan, Penyinaran Matahari dan Tekanan Udara di daerah Palangkaraya Tengah. dan Pangkalan bun Kalimantan Data Index Vegetasi diperoleh dari Stasiun Bumi Satelit Lingkungan dan Cuaca Lembaga Penerbangan dan Antariksa (LAPAN) dan data Iklim diperoleh dari Badan Meteorologi dan Geofisika (BMG) di Jakarta. Pada tahap awal dicobakan Regresi linear berganda dengan menggunakan Metode Kuadrat Terkecil Biasa. Model pertama yang dicobakan ini memberikan nilai R sebesar 0.21 untuk daerah Palangkaraya dan 0.063 untuk daerah Pangkalan bun. Tetapi ragam dari sisaan pada kedua daerah tidak homogen sehingga semua peubah perlu ditransformasi. ...
Keyword: 

Judul: Penggunaan analisis komponen utama kekar dan regresi kekar dalam pendugaan curah hujan lokal di Indramayu
Abstrak: Prediksi iklim akan memberikan kontribusi positif pada berbagai bidang, khususnya informasi mengenai curah hujan. Salah satu cara prediksi curah hujan adalah melakukan Empirical Statistical Downscaling (ESD) terhadap data luaran Global Circulation Model (GCM). Karakteristik data luaran GCM adalah berdimensi tinggi, terdapat multikolinieritas antar grid, dan kemungkinan terdapat pencilan. Metode Analisis Komponen Utama (AKU) klasik yang selama ini digunakan untuk mereduksi dimensi data tersebut tidak bersifat kekar terhadap pencilan. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan metode Analisis Komponen Utama Kekar (AKU-K) atau Robust Principal Component Analysis (ROBPCA) dengan penduga Minimum Covariance Determinant (MCD). Pencilan pada data stasiun lokal dapat diatasi dengan penduga M Huber dan penimbang ganda Tukey dalam menyusun model regresi kekar. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pendugaan curah hujan lokal di wilayah Indramayu menggunakan prosedur AKU-K dengan penduga MCD dan penerapannya pada pemodelan regresi kekar dengan penduga M Huber dan penimbang ganda Tukey, serta membandingkan efektifitas penerapan metode AKU kekar, penduga M Huber, dan penimbang ganda Tukey dengan metode AKU klasik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode regresi komponen utama kekar menghasilkan pendugaan yang lebih unggul dibandingkan model lainnya. Namun performa setiap model hampir sama sehingga dalam penelitian ini metode kekar digunakan sebagai alternatif pendugaan selain metode klasik karena pencilan yang terdapat pada data luaran GCM bukan merupakan amatan berpengaruh.
Keyword: Global circulation model, Empirical statistical downscaling, Minimum covariance determinant, ROBPCA, Penduga Huber M, Penimbang ganda Tukey, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: