Judul: The Application of Genetic Algorithm to Estimate Parameters of  Cobb-Douglas Function with Additive Errors
Abstrak: Fungsi Cobb-Douglas dengan galat aditif merupakan fungsi yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan antara hasil produksi dan faktor-faktor produksi. Metode yang dapat digunakan dalam menduga parameter fungsi tersebut adalah metode Nonlinear Least Square (NLS) dan algoritme yang umum digunakan adalah iterasi Gauss Newton (NLS-GN), namun metode tersebut kurang optimal ketika dihadapkan dengan masalah multikolinearitas. Algoritme alternatif yang dapat digunakan pada metode NLS adalah Algoritme Genetika (NLS-GA). Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji penerapan Algoritme Genetika pada pendugaan parameter fungsi Cobb-Douglas dengan galat aditif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode NLS-GA belum mampu menghasilkan dugaan parameter yang lebih baik dibanding metode NLS-GN pada data simulasi tanpa masalah multikolinearitas, namun metode NLS-GA mampu mengatasi masalah yang dihadapi metode NLS-GN ketika dihadapkan pada data dengan masalah multikolinearitas. Metode NLS-GA juga mampu menghasilkan model dengan kemampuan prediksi lebih baik dibanding metode NLS-GN pada data riil.
Keyword: Algoritme Genetika, Fungsi Cobb-Douglas, Nonlinear Least Square

Judul: Penerapan Algoritma Genetika sebagai Metode Seleksi Peubah Penjelas Berkorelasi Tinggi pada Regresi Linier.
Abstrak: Metode kuadrat terkecil (MKT) adalah metode pendugaan parameter regresi tak bias yang terbaik. Nilai parameter peubah penjelas hasil pendungaan dapat diuji dengan menggunakan statistik uji-t. Adanya multikolinearitas akan mempengaruhi hasil pengujian. Semakin tinggi multikolinearitas dari setiap peubahnya dapat mengakibatkan hasil uji cenderung untuk menyatakan bahwa peubah tersebut tidak berpengaruh. Salah satu solusi untuk masalah ini adalah seleksi peubah penjelas yaitu metode LASSO. Algoritma genetika juga dapat diterapkan sebagai metode seleksi. Algoritma genetika yang digunakan pada penelitian ini ada dua jenis yaitu GA(AIC) dengan kriteria fitness AIC dan GA(BIC) dengan kriteria fitness BIC. Hasil simulasi menunjukkan bahwa GA(AIC) menghasilkan model dengan RMSE yang paling kecil dibandingkan dengan GA(BIC) maupun metode LASSO. Hasil penerapan ketiga metode dengan data aktual menunjukkan LASSO menghasilkan RMSEP yang lebih kecil diantara ketiga algoritma tetapi GA(AIC) dan LASSO cenderung menghasilkan model yang overfitting pada setiap simulasinya.
Keyword: Algoritma Genetika, LASSO, Multikolinearitas, Overfitting, Regresi Linier

Judul: Studi Taksonomi Katak Subgenus Papurana (Lesson, 1831) dari Halmahera (Anura, Ranidae, Hylarana), Studi Taksonomi Katak Subgenus Papurana (Lesson, 1831) dari Halmahera (Anura, Ranidae, Hylarana
Abstrak: I reevaluated taxonomic of subgenus Papurana position from Halmahera based on morphological and molecular analyses. My results show that two separate species occur on the Halmahera Island, each nested within two distinct clades (hereafter papua clade and celebensis clade), one of which corresponds to H. moluccana (celebensis clade) and the other to an unidentified species (papua clade). By p-distance ranging from 6.9 to 11.5% on the 16S rRNA gene, the unidentified species (Hylarana sp.) is genetically different from all congeners of the papua clade. The Hylarana sp. can be distinguished from all congeners by following combination of charactes: vomer teeth in two oblique rows with narrow inter-vomer distance; snout rounded dorsally; dorsum with few scattered cone-shaped tubercles that are black with white tips; distinct skin folds (ridges) on the dorsal side of the thigh coinciding with dark brown cross bars; a marbled pattern on the ventral side of the thigh and yellowish groin. I also present new data for H. daemeli, H. volkerjane, and H. arfaki from the western region of Papua. Furthermore, I found that H. celebensis has numerous mtDNA lineages, indicating cryptic diversity within the celebensis clade. The discovery of two separate species on Halmahera necessitates more research into the biogeographic history of Hylarana in Northern Moluccas.
Keyword: frog, Halmahera, Hylarana, morphology, Papurana, phylogenetic