Judul: Penalized Spline Nonparametric Regression Approach to Modeling Poverty Percentage in D.I. Yogyakarta and Central Java
Abstrak: Salah satu masalah mendasar dan menjadi perhatian serius berbagai negara yang dapat dikaji dari dimensi ekonomi dan sosial politik adalah kemiskinan. Menurut data yang dirilis Badan Pusat Statistik (BPS) per September 2020, angka kemiskinan di Indonesia tercatat 10,19%. Provinsi D.I. Yogyakarta dan Jawa Tengah merupakan provinsi dengan persentase penduduk miskin tertinggi di Jawa. Persentase penduduk miskin di D.I Yogyakarta sebesar 12,80%, sedangkan di Jawa Tengah 11,84% dengan garis kemiskinan Rp. 465.428/kapita di D.I Yogyakarta dan Rp. 395.407/kapita di Jawa Tengah. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model kemiskinan dengan lima peubah menggunakan metode regresi nonparametrik aditif berdasarkan penduga penalized spline. Metode ini digunakan karena memiliki karakteristik untuk mengontrol kelancaran kurva, sehingga kurva terhindar dari kekakuan dan overfitting. Penerapan model regresi nonparametrik aditif pada persentase penduduk miskin di D.I Yogyakarta dan Jawa Tengah memiliki MSE sebesar 3.91 dengan koefisien determinasinya (R^2) sebesar 70,74%., One of the fundamental problems and a severe concern of various countries studied from the economic and socio-political dimensions is poverty. According to data released by the Badan Pusat Statistik (BPS), as of September 2020, the poverty rate in Indonesia stood at 10.19%. D.I. Yogyakarta and Central Java are provinces with the highest percentage of poor people in Java. The percentage of poor people in D.I Yogyakarta is 12.80%, while Central Java is 11.84%, with a poverty line of Rp. 465.428/capita in D.I Yogyakarta and Rp. 395.407/capita in Central Java. This study aims to obtain a poverty model with five variables using an additive nonparametric regression method based on the penalized spline estimator. This method is employed because it has characteristics to control the curve's smoothness, preventing the curve's stiffness and overfitting. The application of the additive nonparametric regression model on the percentage of poor people in Yogyakarta and Central Java has an MSE of 3.91 with a coefficient of determination (R^2) of 70.74%.
Keyword: additive nonparametric regression, penalized spline, poverty percentage

Judul: Comparison of M-estimator and S-estimator Penalized Spline Regression Model on the Poverty Gap Index in Java Modelling
Abstrak: Java Island is an island with a fairly high poverty rate among other islands in Indonesia. There is a condition of welfare inequality between regions, so there are some areas that have moderate poverty conditions. low or high compared to the majority of other regions. Some areas that have poverty conditions that are quite far from other areas are generally identified as outliers in the modeling data. In addition to outliers, generally, poverty data has a diffuse pattern making it difficult to determine with certainty. Nonparametric regression is a regression that has good flexibility in the shape of the data pattern so that an estimated regression curve is obtained that is able to adjust the behavior of the data. Penalty Spline Regression (RST) is a nonparametric regression approach. The RST model in the Poverty Gap Index data in Java Island was obtained by optimal smoothing parameters of 0.12 and the number of knots, namely 1, 2, 4, 1, 5, 3, and 1 knot for each predictor. But on the residual of the model, it was found seven outliers. The MKT, RST, RSTK-M, and RSTK-S models were compared based on MAPE and MAD values. Overall, among the RSTK-M and RSTK-S, the best model for Poverty Gap Index data in Java Island in 2020 is RSTK-S because it has the smallest MAPE and MAD, 18.4830 and 0.3305. The value of the determination coefficient (R2) of the RSTK-S model was obtained by 0.6508., Pulau Jawa merupakan pulau tingkat kemiskinan yang cukup tinggi diantara pulau – pulau lain di Indonesia. Adanya kondisi ketimpangan kesejahteraan antara wilayah, sehingga terdapat beberapa wilayah yang memiliki kondisi kemiskinan yang cukup rendah maupun tinggi dibandingkan mayoritas wilayah yang lain. Beberapa wilayah yang memiliki kondisi kemiskinan yang cukup jauh dibandingkan wilayah lainnya umumnya teridentifikasi sebagai data pencilan pada pemodelan. Selain pencilan, umumnya data kemiskinan memiliki bentuk pola yang menyebar sehingga sulit untuk ditentukan secara pasti. Regresi nonparametrik merupakan regresi yang memiliki fleksibilitas cukup baik terhadap bentuk pola data sehingga diperoleh estimasi kurva regresi yang mampu menyesuaikan perilaku data tanpa dipengaruhi faktor subyektifitas peneliti. Regresi Spline Terpenalti (RST) merupakan salah satu pendekatan regresi nonparametrik. Model RST pada data Indeks Kedalaman Kemiskinan di Pulau Jawa diperoleh dengan parameter penghalus optimal sebesar 0,12 dan jumlah knot optimal berturut turut pada peubah X1 sebanyak 1 knot, peubah X2 sebanyak 2 knot, peubah X3 sebanyak 4 knot, peubah X4 sebanyak 1 knot, peubah X5 sebanyak 5 knot, peubah X6 sebanyak 3 knot, dan peubah X7 sebanyak 1 knot. Namun pada sisaan model ditemukan 7 pencilan. Perbandingan model MKT, RST, RSTK-M, dan RSTK-S dilakukan berdasarkan nilai MAPE dan MAD. Secara keseluruhan, diantara RSTK-M dan RSTKS, yang merupakan model terbaik untuk data Indeks Kedalaman Kemiskinan di Pulauu Jawa tahun 2020 adalah RSTK-S karena memiliki MAPE dan MAD terkecil, yaitu 18,4830 dan 0.3305. Diperoleh nilai koefisien determinasi (R2) pada model RSTK-S sebesar 0,6508.
Keyword: Diagram kotak garis terkoreksi, pencilan, regresi spline terpenalti penduga M, regresi spline terpenalti penduga S, Indeks Kedalaman Kemiskinan

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: