Judul: Geo-additive Mixed Model with Variable Selection  Using an Adaptive Elastic Net Method for the Efficiency of Official Rice  Production Surveys
Abstrak: Model aditif memodelkan nilai harapan peubah respon sebagai penjumlahan dari bentuk hubungan fungsional setiap prediktor, sedangkan model geo-aditif menggabungkan model aditif dengan fungsi bivariat titik geografis. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh permasalahan data yang kompleks seperti banyaknya prediktor dengan multikolinearitas, pola hubungan nonlinier, dependensi spasial dan waktu. Permasalahan tersebut perlu diatasi karena menyebabkan pendugaan parameter menjadi tidak efisien. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model statistika untuk mengatasi permasalahan-permasalahan tersebut. Model yang dikembangkan dimanfaatkan untuk efisiensi survei resmi produksi padi, yaitu penanganan non-respon pada survei resmi produktivitas padi, peningkatan akurasi peramalan proporsi luas panen padi, dan mengurangi amatan survei. Penanganan permasalahan multikolinieritas menggunakan pendekatan seleksi peubah dengan penyusutan (shrinkage) pengaruh parameter regresi. Penelitian ini mengembangkan metode elastic net adaptif dengan bobot berupa median dari koefisien bootstrap LASSO. Hasil simulasi dan kajian data empiris menunjukkan bahwa penduga OLS tidak lagi efisien saat data mengandung multikolinieritas tanpa dependensi spasial. Metode elastic net adaptif dapat meningkatkan akurasi prediksi, lebih efisien, dan menghasilkan model yang lebih parsimoni dibanding metode OLS, LASSO, elastic net, dan LASSO adaptif. Namun, ketika ada dependensi spasial, kinerja metode elastic net adaptif menurun seiring dengan peningkatan dependensi spasial. Penanganan dependensi spasial menggunakan pendekatan aditif geo-spasial (geo-aditif). Penelitian ini mengembangkan model campuran geo-aditif dengan seleksi peubah menggunakan elastic net adaptif untuk menangani permasalahan multikolinieritas dan dependensi spasial. Berdasarkan simulasi data, metode seleksi peubah dapat menangani permasalahan multikolinieritas sekaligus mendapatkan model yang lebih parsimoni. Sementara itu, penambahan pengaruh geo-aditif dan pengaruh acak area mampu meningkatkan kinerja model regresi saat kondisi data mengalami pelanggaran asumsi autokorelasi spasial. Model campuran geo-aditif dengan seleksi peubah menggunakan elastic net adaptif adalah model yang cocok digunakan saat terjadi permasalahan multikolinieritas dan dependensi spasial. Metode imputasi menggunakan model campuran geo-aditif dengan seleksi peubah digunakan untuk menangani non-respon pada survei resmi produktivitas padi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja model geo-aditif campuran dengan seleksi peubah mengungguli kinerja model regresi linier, SVM, dan model geo-aditif campuran tanpa seleksi peubah. Hasil simulasi menunjukkan bahwa bias untuk penduga rata-rata akan meningkat dengan meningkatnya persentase non-respon. Semakin besar tingkat non-respon, semakin lebar biasnya. Metode imputasi membantu mengurangi bias ketika data non-respon menyebar Missing Not at Random (MNAR). Kami menyimpulkan metode imputasi data non-respon lebih baik dibandingkan dengan mengabaikan non-respons. Permasalahan dependensi waktu ditangani dengan menambahkan pengaruh autoregresif. Penelitian ini mengembangkan model panel autoregresif multinomial elastic net dengan menambahkan pengaruh geo-aditif. Penerapan model tersebut untuk meramal peubah multikategori pada survei longitudinal. Survei longitudinal mengamati perubahan peubah respon selama beberapa periode. Penelitian ini mengangkat masalah peramalan peubah multikategori pada struktur data longitudinal dengan lokasi pengamatan bersarang dalam suatu kelompok area. Dalam survei longitudinal, ada korelasi temporal dan spasial. Korelasi temporal dimodelkan dengan aditif waktu dan pengaruh autoregresif, sedangkan korelasi spasial dimodelkan dengan geo-aditif. Salah satu survei yang menghasilkan struktur data longitudinal adalah survei KSA yang dilakukan setiap bulan oleh BPS. Unit contoh dalam survei KSA adalah segmen area berukuran 300×300 m2, dan setiap segmen dibagi menjadi sembilan subsegmen berukuran 100×100 m2. Pengamatan setiap segmen contoh dilakukan pada sembilan titik pusat subsegmen sehingga jarak dari satu titik amatan ke titik berikutnya dalam satu segmen adalah 100 m. Jadi, unit observasi dalam survei
Keyword: Elastic Net, geo-aditif, imputasi nonrespon, peramalan multikategori, survei longitudinal

Judul: Seleksi Peubah Dalam Pemodelan Pdrb Sektor Pertanian Dengan Metode Regresi Kuadrat Terkecil Parsial
Abstrak: Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan indikator penting yang berguna untuk mengetahui kondisi perekonomian di suatu daerah. Nilai PDRB diperoleh dari selisih output dengan biaya antara. Banyaknya komoditas yang terlibat dalam perhitungan tersebut lebih dari tiga ratus komoditas pertanian. Secara ekonomi, biaya yang diperlukan dalam pengumpulan ke-300 peubah tersebut relatif besar, sedangkan secara statistik dimungkinkan PDRB dapat dihitung hanya dengan sebagian dari 300 peubah yang berpengaruh. Penelitian ini bertujuan melakukan pemodelan untuk menentukan peubah penjelas yang memiliki pengaruh besar terhadap PDRB provinsi pada sektor pertanian. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang terdiri dari data PDRB sektor pertanian tahun 2013 dan data Sensus Pertanian 2013 (ST2013). Data PDRB diperoleh dari publikasi yang dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS), sedangkan data Sensus Pertanian 2013 (ST2013) diunduh dari situs ST2013 yang dikelola oleh BPS. Data ST2013 tersusun atas subsektor tanaman pangan, tanaman hortikultura, perikanan, tanaman perkebunan, peternakan, dan tanaman kehutanan sejumlah 590 peubah. Amatan yang digunakan adalah semua provinsi di Indonesia. Penelitian ini menggunakan data ST2013 sebagai matriks peubah penjelas (X) dan data PDRB sebagai vektor peubah respon (y) . Metode analisis yang biasanya digunakan dalam pemodelan adalah Metode Kuadrat Terkecil (MKT). Terdapat beberapa asumsi yang perlu dipenuhi pada MKT, salah satunya adalah tidak adanya multikolinieritas di antara peubah penjelas. Multikolinieritas terjadi ketika terdapat korelasi yang tinggi di antara peubah penjelas. Kondisi multikolinieritas juga terjadi pada data berdimensi tinggi, yaitu ketika banyaknya peubah penjelas jauh lebih besar dibandingkan dengan banyaknya amatan yang digunakan. Kondisi multikolinieritas membuat matriks informasi (X'X) tidak memiliki matriks kebalikan. Hal ini berakibat pendugaan dengan MKT, yaitu y =X(X'X)-1X'y tidak dapat dilakukan. Oleh karena itu, perlu digunakan metode lain, salah satunya adalah metode Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP). Metode RKTP memiliki kemampuan untuk mereduksi dimensi (komponen) dari matriks data yang berdimensi lebih besar dan saling berkorelasi. Pereduksian dimensi tidak mempengaruhi banyaknya peubah penjelas yang terlibat dalam model. Hal ini dikarenakan komponen adalah kombinasi linier dari peubah penjelas dengan peubah respon pada model RKTP. Metode RKTP merupakan metode regresi yang bertujuan untuk menghasilkan dugaan peubah respon dengan memanfaatkan semua peubah penjelas. Meskipun demikian, penelitian ini akan memilih peubah penjelas yang berpengaruh besar terhadap peubah respon. Metode pemilihan peubah penjelas dilakukan dengan dua strategi, yaitu dengan regresi Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dan statistik Variable Importance in the Projection (VIP). Strategi pertama dilakukan dengan penerapan regresi LASSO sebelum analisis RKTP. Regresi LASSO dipilih sebagai metode seleksi karena koefisien regresi dapat disusutkan hingga bernilai nol. Peubah penjelas yang bersesuaian dengan koefisien regresi LASSO yang bernilai selain nol adalah peubah penjelas yang berpengaruh terhadap peubah respon. Peubah-peubah tersebut selanjutnya dimasukan ke dalam analisis RKTP. Strategi kedua dilakukan dengan penerapan satistik VIP setelah analisis RKTP. Pengambilan keputusan peubah penjelas yang berpengaruh terhadap peubah respon diambil berdasarkan kriteria ambang batas sebesar VIP=0.8 dan VIP=1.0. Suatu peubah penjelas dinyatakan memiliki pengaruh terhadap peubah respon jika VIP dari peubah penjelas tersebut melebihi nilai ambang batas yang digunakan. Berdasarkan analisis yang dilakukan, diperoleh beberapa model yang selanjutnya dipilih model terbaik. Kriteria seleksi yang digunakan dalam pemilihan peubah penjelas adalah nilai korelasi, Root Mean Square Error (RMSE), dan kemampuan model
Keyword: data berdimensi tinggi, LASSO, PDRB, RKTP, VIP

Judul: Infeksi Cacing Jantung Dirofilaria Immitis, Railliet & Henry, 1911 Pada Anjing
Abstrak: Cacing Dirofilaria immitis dewasa yang tinggal dalm ventrikel kanan jantung anjing, sering kali menimbulkan gejala klinis yang cukup berat. Cacing Tersebut menghasilkan mikrofilaria yang selanjutnya berkembang menjadi larva infektif dalam saluran malphigi induk semang entara, yaitu nyamuk dari genus Culex, Aedes dan Anopheles.
Keyword: