Judul: Pemodelan Geographically Weighted Ridge Regression Dan Geographically Weighted Lasso Pada Data Spasial Dengan Multikolinieritas
Abstrak: Data spasial berorientasi secara geografis dan memiliki sistem koordinat tertentu sebagai dasar referensinya sehingga dapat disajikan dalam sebuah peta. Permasalahan yang sering ditemukan pada data spasial adalah ragam yang tidak selalu homogen pada setiap lokasi pengamatan atau heterogenitas spasial. Jika data spasial dengan masalah heterogenitas spasial dianalisis dengan Metode Kuadrat Terkecil (MKT) atau dimodelkan dengan regresi linier maka dugaan parameter yang diperoleh akan memiliki ragam yang besar. Geographically Weighted Regression (GWR) dapat digunakan untuk mengeksplorasi keragaman spasial dengan membentuk model regresi yang berbeda pada setiap lokasi pengamatan. Metode ini cukup efektif dalam melakukan pendugaan parameter pada data dengan heterogenitas spasial. Permasalahan lain mungkin dapat muncul seperti adanya hubungan antarpeubah penjelasnya yang disebut dengan multikolinieritas. Pada data spasial, masalah multikolinieritas juga dapat menyebabkan model spasial yang diperoleh tidak stabil sehingga kesalahan interpretasi dapat terjadi, maka diperlukan metode yang mampu menangani masalah multikolinieritas seperti Geographically Weighted Ridge Regression (GWRR) dan Geographically Weighted Lasso (GWL). Sukmantoro (2014) menggunakan GWRR untuk memodelkan nilai tanah di Perumahan Pondok Indah Jakarta Selatan tahun 2011 yang menghasilkan dugaan parameter dengan GWRR memiliki akurasi dan presisi pendugaan yang lebih baik dari GWR. Munikah et al. (2014) menggunakan GWL untuk mengatasi masalah heterogenitas spasial dan multikolinieritas pada data spasial dengan studi kasus kerawanan pangan di Kabupaten Tanah Laut dengan hasil GWL memiliki performa yang lebih baik dari GWR. Pada penelitian ini performa dari kedua model pendugaan dalam mengatasi multikolinieritas akan dievaluasi dengan menggunakan data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) dari 113 kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2010. Sebelum menggunakan GWL dan GWRR pada data, dilakukan pemodelan dengan menggunakan GWR terlebih dahulu untuk mengetahui adanya multikolinieritas lokal antara peubah penjelasnya. Nilai VIF yang diperoleh pada model GWR dari data menunjukkan bahwa terdapat multikolinieritas lokal pada peubah-peubah penjelasnya. Ini dapat disebabkan oleh adanya penambahan matriks pembobot dalam proses pendugaan. Fungsi yang digunakan untuk membentuk matriks pembobot pada setiap model adalah dengan fungsi fixed exponential kernel. Pemodelan dengan GWRR dan GWL dilakukan untuk mengatasi heterogenitas sekaligus multikolinieritas lokal pada data. Untuk mengetahui kekonsistenan metode dalam mengatasi multikolinieritas maka data dibagi menjadi dua gugus, gugus pertama merupakan data penyusun nilai PDRB pada sebuah kabupaten/kota, sedangkan gugus data kedua mempertimbangkan kondisi multikolinieritas yang kuat pada peubah-peubah penjelasnya. Hasil yang diperoleh dari analisis pada data gugus pertama adalah model GWRR memberikan hasil dugaan yang lebih baik dari GWR, sedangkan GWL menghasilkan dugaan yang lebih baik dari GWR maupun GWRR. Pada gugus data kedua, model GWL mampu mengatasi multikolinieritas lokal yang kuat dengan menghasilkan dugaan yang lebih baik dari model GWR maupun GWRR, namun performa yang dihasilkan oleh model GWRR tidak lebih baik dari hasil yang diberikan oleh model GWR.
Keyword: heterogenitas spasial, lasso, multikolinieritas, ridge

Judul: Geographically Weighted Ridge and Lasso  Regression (Case Study: Data on Gross Regional Domestic Product in 56 Regencies/Cities on Kalimantan Island)
Abstrak: Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) adalah nilai tambah produksi yang didapatkan dari berbagai sektor. Nilai PDRB adalah salah satu indikator untuk melihat dan mengukur pertumbuhan ekonomi suatu daerah. Pulau Kalimantan memiliki nilai PDRB yang cukup tertinggal jika dibandingkan dengan pulau lainnya. Oleh karena itu diperlukan analisis regresi untuk melihat faktor-faktor apa saja yang memengaruhi nilai PDRB. Namun, permasalahan yang sering ditemukan ialah kondisi lokasi setiap tempat berbeda. Ada banyak hal yang melatarbelakanginya salah satunya adalah dari segi geografis. Hal ini sering disebut dengan heterogenitas spasial. Salah satu pemodelan spasial yang mengatasi heterogenitas spasial adalah Geographically Weighted Regression (GWR). Model ini merupakan pengembangan dari regresi linear yang mana pada GWR nilai koefieisen regresi berlaku secara lokal. Model ini menghitung parameter regresi untuk setiap lokasi pengamatan akibatnya setiap lokasi pengamatan mempunyai nilai parameter regresi yang berbeda – beda. Untuk mengetahui faktor faktor yang mempengaruhi pada regresi digunakan model multiple regresi dimana menggunakan beberapa peubah bebas. Syarat peubah bebas pada multiple regresi harusnya saling bebas, namun pada kenyataannya tuntutan tersebut tidak terpenuhi atau dengan arti lain peubah bebas mengalami multikolinieritas. Ada beberapa metode yang mampu untuk mengatasi multikolinieritas pada model GWR diantaranya adalah GWR dengan Ridge (GWRR) dan Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) (GWLR). Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan model GWR, GWRR dan GWLR dan menentukan faktor-faktor apa saja yang memengaruhi nilai PDRB pada Kabupaten/Kota di pulau Kalimantan pada tahun 2018. Hasil penelitian didapatkan model GWR membentuk dua kelompok peubah signifikan berdasarkan kabupaten/kota. Model GWRR membentuk tiga kelompok peubah signifikan berdasarkan kabupaten/kota. Model GWLR membentuk lima kelompok peubah signifikan berdasarkan kabupaten/kota. Berdasarkan ketiga model tersebut model GWLR lebih baik dibandingkan dengan model GWR dan GWRR dalam memodelkan data PDRB dengan nilai R2 99.88% dan RMSE 985.14., Gross Regional Domestic Product (GRDP) is the added value of production obtained from various sectors. GRDP value is an indicator to see and measure the economic growth of a region. Kalimantan Island has a GRDP value that is quite lagging behind when compared to other islands. Therefore, a regression analysis is needed to see what factors influence the GRDP value. However, the problem that is often found is the location conditions of each place are different. There are many things behind it, one of which is in terms of geography. This is often referred to as spatial heterogeneity. One of the spatial modeling that overcomes spatial heterogeneity is Geographically Weighted Regression (GWR). This model is a development of linear regression in which the GWR value of the regression coefficient applies locally. This model calculates the regression parameters for each observation location, so that each observation location has different regression parameter values. To find out the factors that influence the regression, a multiple regression model is used which uses several independent variables. The terms of the independent variables in multiple regression should be independent, but in reality these demands are not met or in other words the independent variables have multicollinearity. There are several methods that are able to overcome multicollinearity in the GWR model, including GWR with Ridge (GWRR) and Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO)
Keyword: Geographically Weighted Regression, Ridge, Lasso, Multicollinearity, GRDP

Judul: Infection Of Babesia Bigemina In Cattle And Methods Of Control
Abstrak: Babesia bigemina is the species which occurs mostly through out the tropics and subtropical areas. It gains access to the susceptible cattle through the bite of an· ig fected tick and penetrates an erythrocyte. The pathogenesis of B. bigemina is considered to be as highly pathogenic and may cause heavy mortality in susceptible stock. Infecied cattle rapidly become dull and listless and lose their appetite, the erythrocytes are destroyed resulting anaemia, icterus, emaciation, weakness, and a drop in milk production. Death and loss of productivity due to B. bigemina account for the economic loss.
Keyword: