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: Pendugaan Parameter Model Regresi Terboboti Geografis Kekar pada Data Produk Domestik Regional Bruto di Jawa Timur
Abstrak: Regresi Terboboti Geografis (RTG) merupakan metode pendugaan parameter regresi yang dapat menangani adanya perbedaan karakteristik berdasarkan lokasi amatan. Perbedaan karakteristik ini mengakibatkan adanya keragaman antar lokasi amatan (spasial). Pendugaan parameter regresi dengan RTG menghasilkan model regresi yang bersifat lokal untuk setiap lokasi amatan, yang diakibatkan oleh adanya pembobot spasial dalam proses pendugaan parameternya. Beberapa kasus data, tidak terkecuali data spasial dimungkinkan memuat data yang sangat berbeda dari data pada umumnya atau disebut pencilan. Pencilan pada data yang diamati berdasarkan wilayah/lokasi dipengaruhi oleh jarak. Pencilan yang dimaksud adalah adanya lokasi amatan yang mempunyai karakteristik yang sangat berbeda dengan karakteristik dari lokasi pada umumnya. Pencilan pada data spasial tidak dapat dihilangkan dari proses pendugaan. Hal ini dikarenakan setiap lokasi amatan, tidak terkecuali data yang teridentifikasi sebagai pencilan, mempunyai pengaruh terhadap lokasi sekitarnya. Metode lain dalam menangani pencilan adalah dengan pembobotan berulang. Regresi kekar (RK) merupakan metode regresi yang proses pendugaan parameternya menggunakan pembobotan berulang. Dua metode lain yang juga menggunakan pembobotan berulang adalah RTG kekar (RTGK) penduga-M dan RTGK penduga-S. Penelitian ini bertujuan menerapkan serta membandingkan beberapa model regresi. Model-model regresi yang digunakan dan dibandingkan adalah model regresi dengan metode kuadrat terkecil (MKT), RK penduga-M, RK penduga-S, RTG, RTGK penduga-M, dan RTGK penduga-S. Keenam model tersebut diterapkan pada data PDRB atas dasar harga konstan 2010 di Provinsi Jawa Timur tahun 2015 beserta peubah jumlah angkatan kerja (JAK), indeks pembangunan manusia (IPM), dan upah minimum regional kabupaten/kota (UMK). Berdasarkan nilai korelasi Pearson, peubah penjelas IPM mempunyai nilai korelasi terkecil, sedangkan nilai korelasi dari peubah penjelas JAK dan UMK tidak jauh berbeda. Selain itu, hasil pengujian Breusch Pagan menunjukkan bahwa data PDRB beserta peubah-peubah penjelas mengindikasikan adanya keragaman spasial, sedangkan pendeteksian pencilan dilakukan dengan melihat plot nilai duga terhadap sisaan dari model RTG, yang memperlihatkan Kota Surabaya sebagai pencilan. Hasil pemodelan RTG, RTGK penduga-M, dan RTGK penduga-S memperlihatkan adanya kabupaten/kota yang mempunyai penduga parameter yang bernilai negatif. Model-model regresi yang telah terbentuk dibandingkan berdasarkan keragaman sisaannya yang kemudian dipilih model terbaik berdasarkan nilai mean absolute deviation (MAD). Model RTGK baik penduga-M maupun penduga-S menghasilkan keragaman sisaan yang terkecil dibandingkan dari model lainnya. Nilai MAD menunjukkan bahwa model RTGK penduga-M adalah model terbaik untuk digunakan pada kasus ini. Hasil pendugaan nilai PDRB dari model RTGK penduga-M menunjukkan ketidakbiasan, yang dapat dilihat dari sebagian kabupaten/kota mempunyai nilai dugaan yang melebihi nilai aktualnya dan sebagian kabupaten/kota yang lainnya mempunyai nilai dugaan PDRB yang tidak melebihi nilai aktualnya. Pengujian parameter dari model RTGK penduga-M memperlihatkan adanya keragaman berdasarkan peubah penjelas yang berpengaruh nyata untuk tiap kabupaten/kota. Peubah penjelas yang berpengaruh nyata dikelompokkan menjadi tujuh kelompok, yaitu peubah JAK (X1); peubah UMK (X3); peubah JAK dan IPM (X1, X2); peubah JAK dan UMK (X1, X3); peubah IPM dan UMK (X2, X3); peubah JAK, IPM, dan UMK (X1, X2, X3), serta tidak ada peubah yang berpengaruh nyata. Kota Surabaya dan Kabupaten Sidoarjo merupakan dua daerah yang nilai PDRB dipengaruhi oleh ketiga peubah penjelas. Adanya kabupaten/kota yang tidak mempunyai peubah penjelas yang berpengaruh nyata terhadap nilai PDRB sangat dimungkinkan karena keterbatasan penggunaan peubah penjelas, atau dengan kata lain, terdapat peubah lain yang mempunyai
Keyword: Pencilan spasial, RTGK penduga-M, RTGK penduga-S, PDRB

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: