Judul: Pendugaan Proporsi Komponen Nilai Cost, Insurance, Freight (CIF) Impor Indonesia dengan Model Logit Fraksional Peubah Ganda
Abstrak: International Merchandise Trade Statistics (IMTS) sebagai pedoman baku bagi negara-negara dalam melakukan pencatatan kegiatan perdagangan barang internasional memberikan rekomendasi terkait pencatatan nilai statistik impor. Dua diantara rekomendasi tersebut adalah negara-negara yang mencatat dalam nilai Cost, Insurance, Freight (CIF) didorong untuk mengompilasi data Free on Board (FOB) dan memisahkan data asuransi serta biaya angkut. Rekomendasi tersebut akan mudah dilakukan jika data FOB, asuransi, dan biaya angkut yang merupakan komponen CIF terisi lengkap dalam dokumen impor. Karena tingginya tingkat ketidaklengkapan informasi mengenai rincian CIF dalam dokumen impor, maka dibutuhkan suatu metode tambahan untuk memperoleh dekomposisi nilai CIF. Tujuan penelitian ini adalah memodelkan dan memperoleh nilai dugaan untuk proporsi FOB, asuransi, dan biaya angkut. Penelitian ini menggunakan data sekunder, yaitu data dari dokumen Pemberitahuan Impor Barang (PIB) BC 2.0 softcopy periode Januari-Desember 2016. Data difilter hanya yang berisi rincian nilai CIF lengkap dan hanya berisi satu jenis barang. Data sebanyak 45 403 amatan dibagi menjadi data latih (40 862 amatan) untuk menyusun model dan data uji (4 541 amatan) untuk validasi model. Data uji dipilih secara acak sederhana dari set data lengkap dan sisanya yang tidak terpilih menjadi data latih. Telah banyak studi mengenai pemodelan data proporsi, salah satunya adalah model logit fraksional (MLF). MLF sangat fleksibel karena merupakan metode parametrik kuasi sehingga tidak mensyaratkan asumsi sebaran tertentu. Fokus penelitian ini adalah proporsi FOB, asuransi, dan biaya angkut. Tiga peubah respon tersebut akan dimodelkan dengan MLF peubah ganda dengan peubah penjelas moda transportasi, status transit pengangkutan, kelompok kode HS dua digit, kelompok negara pemasok barang, dan kelompok berat bersih barang. Pemodelan dilakukan dengan dua alternatif, yaitu memodelkan tiga peubah (proporsi FOB, asuransi, dan biaya angkut) dan dua peubah (proporsi FOB dan biaya angkut). Model dengan dua peubah respon mengasumsikan proporsi asuransi adalah tetap sebesar 4.74 persen untuk semua transaksi impor barang. MLF dengan metode kemungkinan kuasi, fungsi kemungkinan yang dibangun menggunakan pendekatan Bernoulli. Untuk data peubah ganda, fungsi kemungkinan kuasi bersamanya merupakan perkalian dari fungsi kemungkinan kuasi dari masing-masing peubah respon. Pendugaan parameter model diperoleh dengan memaksimumkan fungsi log kemungkinan kuasi bersama. Sebanyak dua puluh dua kombinasi peubah penjelas dicobakan pada masing-masing model tiga dan dua peubah respon. Ukuran akurasi Root Mean Square Error Of Prediction (RMSEP) digunakan sebagai indikator dalam memilih model terbaik. RMSEP diperoleh dengan menerapkan model pada data uji. Hasil pemodelan menunjukkan MLF dengan tiga peubah respon lebih akurat dalam menduga proporsi komponen CIF. Berdasarkan nilai RMSEP dari MLF tiga peubah respon, kombinasi peubah penjelas yang memberikan ukuran akurasi prediksi terbaik adalah moda transportasi, status transit pengangkutan, kelompok kode HS dua digit, dan kelompok negara pemasok barang. RMSEP dari model tersebut adalah 0.1722 untuk proporsi FOB, 0.0162 untu proporsi asuransi, dan 0.1713 untuk proporsi biaya angkut. Nilai RMSEP tersebut secara rata-rata merupakan yang paling kecil dibandingkan dengan MLF dua peubah respon dan pendekatan BPS. Hasil pendugaan proporsi komponen CIF dari netode ini belum mengakomodir bahwa penjumlahan ketiga proporsi adalah satu. Beberapa peubah penjelas yang digunakan dalam penelitian ini tidak rinci dalam pengkategoriannya. Oleh karena itu, penelitian selanjutnya disarankan untuk menggunakan metode lain yang menjamin penjumlahan ketiga penduga proporsi sama dengan satu dan
Keyword: dekomposisi nilai CIF, kemungkinan maksimum kuasi, pemodelan data fraksional

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: 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: