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: Pendugaan parameter model dinamik dengan metode robust kuadrat terkecil tertimbang dan simpangan mutlak
Abstrak: Misalkan diketahui segugus data yang mengandung pencilan dan representasi model dinamiknya maka secara umum hasil pendugaan parameter model tersebut dengan menggunakan metode kuadrat terkecil kurang memuaskan. Hal tersebut karena metode kuadrat terkecil sangat sensitif dengan keberadaan pencilan. Jadi perlu dicari metode lain yang lebih tahan dengan keberadaan pencilan. Metode tersebut adalah metode robust. Ada beberapa jenis metode robust antara lain metode kuadrat terkecil tertimbang dan metode simpangan mutlak. Setiap amatan pada metode kuadrat terkecil diberi penimbang yang sama. Sedangkan pada metode kuadrat terkecil tertimbang dan simpangan mutlak, setiap amatan diberi penimbang sesuai dengan besar sisaannya. Semakin besar sisaannya maka penimbang yang diberikan akan semakin kecil. Karena itulah metode kuadrat terkecil tertimbang dan simpangan mutlak lebih tahan terhadap pencilan. Pendugaan parameter metode kuadrat terkecil, kuadrat terkecil tertimbang dan simpangan mutlak dari kedua model dalam tulisan ini diimplementasikan ke dalam pemprograman fungsional berbasis sistem aljabar komputer seperti Mathematica. Model yang digunakan untuk mengkaji ket iga metode pendugaan parameter tersebut adalah model logistik dan model SEI. Hasil yang didapat adalah grafik dengan parameter dugaan metode robust dari kedua model akan mengikuti tebaran data secara umum. Selain itu sisaan relatif yang didapat menggunakan metode robust juga lebih terkonsentrasi dibandingkan metode kuadrat terkecil. Hal tersebut memperlihatkan bahwa metode robust lebih tahan terhadap pencilan dibandingkan dengan metode kuadrat terkecil.
Keyword: 

Judul: Biology and ecology of the buffalo fly, haematobia exigua de meijere (diptera:muscidae)
Abstrak: The life history of the buffalo fly was observed at room temperature of 27°-29.5°C and at a relative humidity of 48-68 percent. The eggs hatched after 17-22 hours, with an average of 18 hours. First instar larvae measured 1.25 + 0.16 mm long and 0.27 + 0.037 mm wide. reach the second larval stage. It took 6-12 hours to the second instar larvae measured 2.676 +0.187 mm long and 0.353 +0.028 mm wide. The second instar took about 12-24 hours to reach the third larval stage. The third instar measured 6.833 + 0.189 mm long and 0.919 + 0.051 mm wide. It took about 2-3 days for the third instar to become pupae. Duration of the pupal stage was about 5-7 days before the adults emerged. Under laboratory condition, the buffalo fly completed its life cycle in 9.5 to 10.5 days, whereas under field condition it took 9-14 days with an average of 10.5 days. The growth ratio which was based on the measurements of the cephalo-pharyngeal skeleton of each instar was 1.797. The preoviposition period was 8-12 days and mating usually occurred on the 6th or 7th day. The longevity of the male was 29 days, whereas it was 32 days in the female. The range of egg production under laboratory condition was between 20-139 per female fly. The belly and hind legs of the carabao were the most preferred habitat either during cloudy and cool dry or shiny and warm day. When the weather was clear and the carabao was in the shade, the flies tended to be more distributed particularly on the shoulder, dewlap, back and horns. The carabaos had relatively fewer Musca sp. and Stomoxys calcitrans than cattle; never the less carabaos had a higher infestation of buffalo fly than cattle. Oviposition occured either during the day or night but the buffalo flies were more active during the night than in the day time. The effect of various lengths of exposure time of manure in relation to the oviposition was profound. observed, the maximum number of the buffalo flies was occurred when the dung was exposed for 30 minutes. With increasing time of exposure the number and variety of insects also increase. It was evident that Sepsidae and psychodidae were the most dominant insects emerging from the dung. The number of buffalo flies also increased with increasing
Keyword: