Judul: Analysis and Solving Outliers to Longitdinal Data
Abstrak: Suatu studi longitudinal dicirikan dengan percobaan yang pengukurannya dilakukan secara berulang antar waktu pada setiap individu. Pada studi ini dimungkinkan untuk mempelajari perubahan respon antar waktu beserta faktor- faktor yang mempengaruhi perubahan tersebut, baik pada level populasi maupun level individu. Metode yang dapat digunakan untuk analisis data longitudinal berbasis model linier adalah model linier campuran (GLMM). Metode pendugaan pada model linier campuran didasarkan pada asumsi bahwa pengaruh spesifik subyek dan galat intra-subyek menyebar normal. Namun, dalam berbagai kasus tidak jarang ditemui hal yang menyebabkan tidak terpenuhinya asumsi tersebut. Salah satu penyebab tidak terpenuhinya asumsi k arena ada pencilan pada data amatan. Pengamatan pencilan mengakibatkan kenormalan dari sebaran data menjadi terganggu, akibatnya matriks peragam akan kehilangan efisiensinya dan sifat penduga menjadi bias dan tidak konsisten (Yohai 2006 ). Pada data longitudinal terdapat dua jenis pencilan, yaitu pencilan pada galat intra-subyek dan pencilan pada pengaruh spesifik subjek
Keyword: longitudinal data, linear mixed models, outliers, robust estimation.

Judul: Modeling Study of Combined Outliers Handling Methods (LMS, MM) with Multicollinearity Handling Method (Ridge, Liu, GLTE)
Abstrak: Suatu amatan dengan nilai yang sangat jauh berbeda dengan kebanyakan data lainnya atau sering disebut sebagai pencilan sangat memengaruhi kinerja metode kuadrat terkecil (MKT) dalam pendugaan regresi linier. Adanya amatan pencilan ini dapat mengurangi kekuatan metode pendugaan. Terdapat 3 jenis pencilan, yaitu vertical outlier (VO), good leverage point (GLP), dan bad leverage point (BLP). Selain pencilan, pada kasus regresi linier berganda yaitu regresi linier dengan lebih dari satu peubah penjelas, kinerja MKT dalam pendugaan parameter juga dapat terganggu oleh adanya hubungan antar peubah penjelas (masalah multikolinieritas). Penelitian ini mengkaji metode gabungan penanganan pencilan dengan penanganan multikolinieritas dalam analisis regresi linier berganda pada himpunan data yang mengandung kedua masalah tersebut sekaligus. Metode least median square (LMS) dan multi-stage methods (MM) digunakan sebagai metode kekar penanganan pencilan. Metode penanganan multikolinieritas yang digunakan dalam penelitian ini adalah Gulud, Liu, dan generalized Liu-type estimator (GLTE). Dengan demikian, penelitian ini mengkaji metode Gulud-LMS, Gulud-MM, Liu-LMS, Liu-MM, GLTE-LMS, dan GLTE-MM. Kajian dilakukan melalui proses simulasi dan aplikasi pada data aktual. Simulasi dilakukan dengan membangkitkan empat peubah penjelas (X) yang diberi berbagai skenario ukuran data (n), tingkat korelasi (ρ), tipe pencilan, dan persentase pencilan (δ). Adapun data aktual yang digunakan adalah produksi kelapa sawit Indonesia tahun 2018 dengan empat peubah penjelas (X_1,X_2,X_3,X_4) secara berturut-turut ialah luas perkebunan milik negara, swasta, rakyat, dan luas perkebunan yang mengalami kerusakan. Kinerja metode yang digunakan dinilai berdasarkan kriteria evaluasi bias relatif mutlak dugaan parameter, root mean square error (RMSE) dugaan parameter, dan RMSE prediksi model. Suatu metode memiliki kinerja yang baik apabila memiliki nilai kriteria evaluasi yang rendah. Proses simulasi menghasilkan beberapa kesimpulan. GLTE-MM memiliki kinerja terbaik untuk analisis regresi linier berganda pada data yang terdapat masalah multikolinieritas dan pencilan VO saat ukuran data 50 dan 300 dengan tingkat korelasi 0.8 dan 0.9 serta persentase pencilan 0.1 dan 0.2, selainnya metode Gulud-MM lebih baik. Metode dengan kinerja paling baik untuk analisis regresi berganda suatu himpunan data yang mengandung masalah multikolinieritas dan pencilan tipe GLP adalah GLTE. Liu-MM tepat digunakan untuk analisis regresi berganda suatu himpunan data yang mengandung masalah multikolinieritas dan pencilan tipe BLP saat ukuran data 25 dan 50 pada setiap kondisi tingkat korelasi dan persentase pencilan. Adapun saat kondisi ukuran data 300 metode GLTE-MM lebih tepat digunakan. Selaras dengan hasil yang diperoleh dari proses simulasi, metode dengan kinerja terbaik dalam analisis regresi berganda data produksi kelapa sawit 2018 dengan ukuran data 25 dan terdeteksi mengandung pencilan serta multikolinieritas adalah Liu-MM., An observation with a value that is very different from most other data or is often referred to as outliers greatly affects the performance of the least squares method (OLS) in estimating linear regression. The existence of these outlier observations can reduce the power of the prediction method. There are 3 types of outliers, namely vertical outliers (VO), good leverage points (GLP), and bad leverage points (BLP). Apart from outliers, in the case of multiple linear regression, namely linear regression with more than one explanatory variable, the performance of OLS in parameter estimation can also be disrupted by the relationship between explanatory variables (or is often called as multicollinearity). This study
Keyword: generalized Liu-type estimator, least median square, Liu-estimator, multi-stage method, ridge-estimator

Judul: Pengelolaan Pesemaian Tanaman Tembakau Virginia (Nicotiana tabacum Linn.) di Pertanaman Tembakau Virginia Pengusaha Binaan PT. BAT Indonesia, Bagian Pertembakauan Klaten, Jawa Tengah
Abstrak: Tanaman tembakau Virginia ( Nicotiana tabacum Linn.) merupakan salah satu komoditi perkebunan, yang digunakan sebagai bahan baku rokok putih, dan memiliki nilai ekonomis sebagai penghasil devisa basi negara, baik dalam bentuk pajak industri, pajak ekspor dan impor, ataupun cukai rokok. Dalam melakukan suatu pertanaman tembakau Virginia, pesemaian merupakan salah satu kegiatan yang penting yang dilakukan sebelum penanaman.
Keyword: