Judul: Reduksi Bias Firth dalam Model Campuran Logistik berbasis Metode Pendugaan Kuasi- Kemungkinan Terpenalti untuk Analisis Data Penampang Melintang Berulang
Abstrak: Kasus khusus pada Model Campuran Linear Terampat (MCLT) yang mempunyai peubah respon dikotomus yang melibatkan pengaruh tetap dan pengaruh acak disebut dengan Model Campuran Linear Logistik (MCLL). Pada MCLL, sangat penting untuk mendapatkan penduga pengaruh acak yaitu penduga komponen ragam selain penduga pengaruh tetapnya. Pengaruh tetap dan pengaruh acak umumnya diduga dengan menggunakan Metode Kemungkinan Maksimum (MKM). MKM dikenal sebagai metode asimptotik yang menghasilkan penduga tak bias ketika jumlah sampel besar atau menuju tak hingga. Namun, ketika jumlah sampel kecil, penduga yang dihasilkan oleh MKM menghasilkan penduga yang downward bias. Bias merupakan selisih antara nilai harapan penduga dengan nilai sebenarnya dari parameter yang diduga. Bias pada komponen ragam terlihat lebih jelas pada peubah respon dikotomus. MKM pada MCLL secara analitik sulit untuk memperoleh solusi yang closed form. Hal ini terjadi karena fungsi kemungkinan sulit atau tidak dapat diintegralkan. Untuk mengatasinya, pada penelitian ini menggunakan metode pendugaan numerik alternatif yang dapat mengakomodasi struktur korelasi pada model dengan peubah respon dikotomus yaitu metode Kuasi- Kemungkinan Terpenalti (KKT). Penduga komponen ragam dengan menggunakan metode KKT menghasilkan penduga yang downward bias. Untuk mengatasi downward bias, pada penelitian ini menggunakan metode Firth untuk mereduksi bias pada komponen ragam, dengan menggunakan metode pendugaan KKT. Kajian simulasi dilakukan untuk mengetahui kinerja metode reduksi bias Firth pada MCLL dengan metode pendugaan KKT. Kajian pertama membahas pengembangan reduksi bias Firth dalam MCLL dengan menggunakan metode KKT untuk data longitudinal. Pada suatu survei, pengamatan atau pengukuran berulang sering dilakukan untuk melihat apakah ada pola perubahan dari peubah yang diukur dari waktu ke waktu, serta peubah prediktor apa saja yang mempengaruhi pola perubahan tersebut. Data ini disebut dengan data longitudinal. Data longitudinal merupakan data yang pengamatannya dilakukan secara berulang untuk setiap subjek. Pada data longitudinal diasumsikan subjek-subjek saling independent satu sama lain, akan tetapi antar pengamatan didalam subjek saling dependen sehingga terdapat korelasi. Hasil simulasi menunjukkan metode reduksi bias Firth dengan metode Firth-KKT memperbaiki downward bias pada penduga komponen ragam. Selanjutnya, metode Firth-KKT menghasilkan ragam yang lebih besar dengan nilai MSE yang lebih kecil dengan metode KKT. Hasil kajian ini juga menunjukkan trend nilai rata-rata penduga ragam, rata-rata bias penduga ragam, dan nilai ratarata MSE juga tetap sama saat jumlah unit sampel bertambah. Berdasarkan hasil kajian simulasi pertama, nilai rata-rata penduga ragam, rata-rata bias penduga ragam, dan nilai rata-rata MSE mempunyai kecenderungan trend yang sama. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa metode reduksi bias Firth dapat mereduksi bias komponen ragam pada MCLL dengan menggunakan metode KKT pada data longitudinal. Kajian kedua membahas pengembangan reduksi bias Firth dalam MCLL dengan menggunakan metode KKT untuk data penampang melintang berulang. Metode Pendugaan KKT dengan reduksi bias Firth (Firth-KKT) dapat digunakan untuk menduga parameter model dan komponen ragam dalam MCLL dengan pengaruh acak yang diasumsikan mempunyai sebaran normal. Struktur data yang digunakan pada simulasi ini menggunakan struktur data penampang melintang berulang yang diarahkan menyerupai struktur data longitudinal. Hal ini dilakukan berkaitan dengan kajian simulasi yang telah dilakukan pada kajian sebelumnya. Hasil simulasi menunjukkan MCLL dengan metode KKT dengan reduksi Firth (Firth-KKT) menghasilkan nilai penduga ragam yang lebih mendekati dengan ragam sebenarnya dibanding dengan MCLL dengan metode KKT.
Keyword: Firth-PQL, LLMM, Longitudinal Data, PQL, Repeated Cross-Sectional Data

Judul: Pengembangan metode pendugaan koefisien regresi dengan cara meminimumkan maksimum sisaan mutlak
Abstrak: Selama ini analisis regresi digunakan untuk memodelkan nilai tengah respon sebagai fungsi dari beberapa peubah bebas, dengan menggunakan metode kuadrat terkecil (LS) atau metode sisaan mutlak terkecil (LAD). Ketika keberadaan sisaan yang besar menjadi masalah, dibutuhkan metode yang meminimumkan maksimum sisaan mutlak (MLAD). Sejauh ini, nilai koefisien regresi tidak dibatasi dan tergantung sepenuhnya pada data yang diolah. Dalam beberapa kasus, tanda dan nilai koefisien regresi perlu dikendalikan agar berada dalam kisaran yang wajar. Kebutuhan di lapangan tidak hanya memodelkan nilai tengah respon, seperti pada penyediaan beras, yang diperlukan adalah regresi yang memodelkan maksimum respon sehingga penyediaan beras tidak pernah kekurangan. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan karakteristik regresi MLAD, serta mengembangkannya menjadi regresi yang mampu mengendalikan kisaran koefisien regresi, memodelkan maksimum respon, dan memodelkan minimum respon. Komputasi untuk pendugaan koefisien regresi menggunakan program linier. Penelitian ini menggunakan pendekatan simulasi dan analitik. Maksimum sisaan mutlak merupakan fungsi cekung ke atas yang tidak terturunkan di titik puncaknya. Penduga MLAD untuk ukuran pemusatan bersifat khas, tak bias, dan konsisten untuk data menyebar setangkup, tetapi berbias untuk data yang sebarannya tidak setangkup. Selama nilai tengah galatnya nol penduga MLAD untuk koefisien regresi bersifat tak bias meskipun sebaran galat tidak setangkup. Penduga MLAD untuk koefisien regresi bersifat khas, kecuali jika maksimum dan minimum sisaan terjadi pada nilai peubah bebas yang sama. Galat baku penduga MLAD lebih kecil dari peduga LS dan penduga LAD jika datanya menyebar seragam, tetapi lebih besar jika datanya menyebar normal atau eksponensial. Penduga MLAD menyebar normal selama datanya menyebar normal. Pengamatan berulang tidak mempengaruhi penduga MLAD. Oleh sebab itu pada regresi MLAD dapat diperoleh subset pengamatan yang menghasilkan koefisien regresi sama dengan koefisien regresi yang dihasilkan oleh keseluruhan pengamatan. Pengabaian terhadap pengamatan berulang juga berakibat bahwa penduga MLAD kalah kekar terhadap pencilan dibandingkan penduga LAD. Penambahan kendala jumlah sisaan sama dengan nol pada regresi MLAD mengurangi kebaikan penduga menurut kriteria maksimum sisaan mutlak, tetapi meningkatkan kebaikan penduga menurut kriteria jumlah sisaan mutlak dan jumlah kuadrat sisaan. Pada data cabai merah, penambahan kendala pada regresi MLAD mampu mengendalikan tanda dan rentang nilai koefisien regresi. Pada data pakchoy modifikasi kendala pada regresi MLAD dapat memodelkan maksimum respon dan minimum respon. Sementara itu pada data Stack Loss dan Delivery Time diperoleh subset pengamatan yang menghasilkan koefisien regresi sama dengan koefisien regresi yang dihasilkan oleh keseluruhan pengamatan.
Keyword: regresi, sisaan mutlak, MLAD, kendala, model maksimum, model minimum, pemrograman linier

Judul: Ornithonyssus Bursa (Berlese, 1888) Famili Macronyssidae yang Menyerang Unggas Dan Penaggulangannnya
Abstrak: Ornithonyssus bursa adalah tungau penghisap darah pada unggas di daerah tropis dan subtropis. Tungau ini relatif kecil, dengan panjang tubuh antara 700-1000 mikron dan lebarnya 250-490 mikron. Tubuhnya bulat berwarna coklat kekuningan sebelum menghisap darh dan berwarna merah setelah menghisap darah dari induk semangnya.
Keyword: