Judul: Metode analisis kanonik semiparametrik untuk peubah-peubah yang memiliki hubungan non-linear
Abstrak: Analisis Korelasi Kanonik (AKK) digunakan untuk menganalisis hubungan linear antar dua gugus peubah. Namun dalam beberapa kasus, hubungan antar dua gugus peubah bersifat non-linear. Oleh karena itu Yingcun Xia (2008) memperkenalkan metode baru yaitu Analisis Kanonik Semiparametrik (AKS). AKS melakukan pendugaan koefisien komponen kanonik dengan pemulusan polinomial lokal dan uji signifikansi komponen AKS dengan pendekatan model indeks tunggal berdasarkan validasi silang. Sedangkan pendugaan koefisien komponen kanonik pada AKK dengan menggunakan Cauchy-Schwarz atau metode langrange. Pada penelitian ini dilakukan simulasi untuk membandingkan hasil AKK dan AKS pada data yang memiliki hubungan non-linear antar dua gugus peubah. Hal yang dibandingkan dalam simulasi adalah jumlah komponen kanonik yang signifikan antara AKK dan AKS. Semakin banyak komponen kanonik yang signifikan maka semakin baik metode tersebut dibandingkan metode lainnya. Kedua metode tersebut dievaluasi dengan melihat nilai p dari uji wilk’s lambda untuk AKK dan nilai single cross prediction untuk AKS. Hasil simulasi menunjukkan bahwa AKS lebih unggul dibandingkan dengan AKK untuk menganalisis hubungan non-linear antar dua gugus peubah. Hal ini dikarenakan AKS menggunakan pendekatan parametrik dan nonparametrik sehingga jumlah komponen kanonik yang signifikan pada AKS lebih banyak daripada AKK. Pada AKK, semakin besar ukuran sampel maka nilai analisis korelasinya cenderung menurun dan jumlah komponen kanonik yang signifikan juga cenderung tetap. Sedangkan pada AKS, semakin besar ukuran contoh maka semakin besar jumlah komponen kanonik yang signifikan.
Keyword: CCA, SCA, Simulation, Wilks lambda test, Single cross prediction, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

Judul: Perbandingan Metode Kekar Biweight Midcovariance dan Minimum Covariance Determinant dalam Analisis Korelasi Kanonik
Abstrak: Canonical Correlation Analysis (CCA) is a multivariate linear used to identify and quantify associations between two sets of random variables. Its standard computation is based on sample covariance matrices, which are however very sensitive to outlying observations. The robust methods are needed. There are two robust methods, i.e robust Biweight Midcovariance (BICOV) and Minimum Covariance Determinant (MCD) methods. The objective of this research is to compare the performance of both methods based on mean square error. The data simulations are generated from various conditions. The variation data consists of the proportion of outliers, and the kind of outliers: shift, scale, and radial outlier. The performance of robust BICOV method in CCA is the best compared to MCD and Classic.
Keyword: 

Judul: Penyakit transmissible gastroenteritas oleh virus corona pada babi
Abstrak: Trasnmissible Gastroenteritis pada babi oleh virus merupakan penyakit infeksius yang ditemukan pertama kali oleh Doyle dan Hutchings tahun 1946 di Indiana USA. Sehubungan dengan tingginya mortalitas akibat pe- nyakit TGE pada anak-anak babi serta kerugian yang beru- pa penurunan berat badan secara drastis pada babi yang dewasa, maka perlu kiranya penyakit ini diperhitungkan bagi suatu usaha peternakan. Walaupun di Indonesia be- lum dilaporkan kejadian penyakit tersebut, tetapi kita perlu waspada terhadap kemungkinan masuknya penyakit bersama dengan babi-babi import yang banyak dijumpai di- peternakan besar di Indonesia. ...
Keyword: