Judul: Pendekatan Baru Pada Pembentukan Kandidat Model Averaging Regresi Dimensi Tinggi.
Abstrak: Regresi dimensi tinggi terjadi ketika banyaknya peubah bebas 𝑝������ melebihi banyaknya ukuran contoh 𝑛������. Kondisi data seperti ini seringkali dijumpai pada penelitian bidang biologi, terutama terkait penelitian genetika. Atas dasar salah satu tujuan analisis regresi yaitu untuk prediksi peubah respon, penelitian ini mengangkat konteks data dimensi tinggi di dalamnya. Metode utama yang dikaji ialah model averaging. Penelitian ini diawali dengan mengevaluasi dua metode yang ada di literatur yaitu Randomized Model Averaging (RMA) dan General-Model Averaging (GMA). Selanjutnya dikembangkan pendekatan baru yaitu Principal Component Model Averaging (PCMA). Metode PCMA disulkan sebagai pendekatan baru dengan menggunakan matriks rotasi pada rotation forest untuk membentuk struktur data baru. Proses rotasi ini dilakukan untuk membuat data regresi agar saling bebas. Suatu simulasi dilakukan yaitu dengan mengkaji kinerja pendekatan baru yang diusulkan, PCMA, dengan GMA dan RMA, dengan cara membandingkan beberapa ukuran seperti keakuratan prediksi (MAPE, MAE, MSE), ketakbiasan prediksi, kebebasan dan ragam antar prediksi kandidat model, serta ragam prediksi model final. Pada simulasi tersebut diatur beberapa hal yaitu 𝑛������=100, 𝑝������= 2000, banyaknya kandidat model 𝑘������=50, dan ulangan 1000 kali. Hasilnya, terungkap bahwa PCMA lebih baik dalam prediksi peubah respon daripada RMA dan GMA, yaitu memiliki akurasi tinggi dalam prediksi dan ragam model final yang kecil. Selanjutnya, kajian prediksi pada peubah paparan ke aflatoksin B1 (AFB1) dari wanita hamil dengan metilasi DNA sel darah putih bayinya pada data penelitian di Negara Gambia menjadi sajian studi kasus. Hasilnya ialah PCMA juga memberikan prediksi yang paling baik pada peubah paparan ke aflatoksin B1 dari wanita hamil dengan metilasi DNA sel darah putih bayinya.
Keyword: model averaging, regresi, regresi dimensi tinggi, rotation forest

Judul: Pengembangan Metode Pembentukan Kandidat Model Averaging pada Data Dimensi Tinggi
Abstrak: Analisis regresi merupakan suatu metode statistika yang digunakan untuk mendeskripsikan hubungan fungsional antara dua peubah, yaitu peubah respon dan peubah penjelas. Salah satu permasalahan yang tidak dapat diselesaikan oleh analisis regresi linear berganda yaitu kondisi data dengan banyaknya amatan lebih sedikit dibandingkan dengan banyaknya peubah penjelas (data berdimensi tinggi). Kondisi ini menyebabkan multikolinearitas pada peubah penjelas. Multikolinearitas mengakibatkan hasil prediksi yang dihasilkan oleh analisis regresi menjadi tidak akurat. Model averaging dikembangkan sebagai salah satu pendekatan yang digunakan untuk mengatasi data berdimensi tinggi pada analisis regresi. Tujuan model averaging juga adalah meningkatkan akurasi prediksi. Model averaging merupakan metode yang mengombinasikan beberapa kandidat model secara terboboti. Dua tahapan model averaging adalah pembentukan kandidat model dan penentuan bobot kandidat model. Metode pembentukan kandidat antara lain randomized model averaging (RMA), correlation model averaging (CMA), dan principal component model averaging (PCMA). Beberapa pilihan bobot kandidat model averaging yang dapat digunakan adalah bobot berdasarkan kriteria AIC, bobot berdasarkan kriteria BIC, bobot berdasarkan kriteria Mallows’ Cp, dan bobot berdasarkan kriteria cross-validation. Tujuan utama penelitian ini adalah pengembangan metode dalam pembentukan kandidat model. Partial least squares model averaging (PLSMA) adalah metode yang diusulkan. PLSMA dikembangkan berdasarkan metode PCMA. Konsep dari PLSMA adalah merotasi dan mereduksi peubah penjelas asli menjadi menjadi peubah baru melalui proses partial least squares (PLS). Kajian simulasi dilakukan untuk mengevaluasi kebaikan metode PLSMA dan membandingkan hasilnya dengan metode RMA, CMA, dan PCMA. Indikator-indikator pengukuran yang digunakan untuk mengevaluasi metode tersebut antara lain root mean squared error of prediction (RMSEP), korelasi antara nilai aktual peubah respon dan prediksinya, serta kehomogenan ragam prediksi. Data simulasi dibangkitkan dengan kondisi banyaknya peubah penjelas 𝑝������=2000, banyaknya amatan 𝑛������=150, dan banyaknya kandidat model 𝑘������=20. Hasil analisis menunjukkan bahwa PLSMA menghasilkan prediksi dengan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode RMA, CMA, dan PCMA.
Keyword: analisis regresi, data berdimensi tinggi, model averaging, partial least squares

Judul: Budidaya lisianthus [Eustoma grandiflorum (Raf.) Shinn.] di Bali Rose, PT. Mid Duta International, Mayungan, Bali
Abstrak: Lisianthus termasuk salah satu jenis bunga potong yang cukup populer. Lisianthus memiliki penampilan bunga yang menarik, namun tanaman ini masih sedikit dibudidayakan di Indonesia. Hal ini menarik minat penulis untuk melaksanakan magang di Kebun Bali Rose. Magang mulai dilaksanakan pada tanggal 11 Februari 2009 hingga 27 Juni 2009 di Bali Rose, PT. Mid Duta International di Banjar Mayungan, Desa Antapan, Kecamatan Baturiti, Kabupaten Tabanan, Bali. Tujuan dari magang ini adalah mempelajari teknik budidaya tanaman Lisianthus yang dikembangkan di Bali Rose, serta meningkatkan pengetahuan dan keterampilan penulis dalam kegiatan budidaya serta manajemen kebun.
Keyword: