Judul: Pendugaan Data Hilang Menggunakan Metode Yates dan Algoritme EM untuk Data Level Kecamatan dalam Susenas 2011-2012
Abstrak: Data hilang merupakan salah satu penyebab dari ketidaklengkapan data yang sering ditemukan dalam analisis data. Terdapat dua cara yang dapat digunakan untuk menangani data yang hilang. Pertama, tetap melakukan analisis menggunakan data yang ada. Kedua, dengan melakukan pendugaan data yang hilang, kemudian melakukan analisis sesuai dengan prosedur yang telah ditetapkan diawal. Cara kedua dinilai lebih baik, karena ketika dilakukan analisis, tidak menimbulkan kesulitan serta tidak akan memunculkan masalah baru. Pada penelitian ini, pendugaan data hilang dilakukan menggunakan dua metode, yaitu menggunakan algoritme EM (expectation maximization) dan metode Yates. Kedua metode ini digunakan untuk menduga ketidaklengkapan data level kecamatan pada data hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) tahun 2011- 2012 akibat terbaginya contoh survei kedalam 4 triwulan. Nilai dugaan awal yang digunakan kedua metode ini adalah rata-rata dari rataan baris ke-2 dengan rataan kolom ke-2. Hasil analisis ragam dari kedua metode menunjukkan bahwa ada asumsi yang tidak terpenuhi, sehingga diperlukan transformasi Box-Cox. Berdasarkan nilai KTG dan R2 yang diperoleh dari analisis ragam setelah dilakukan transformasi, metode terbaik dalam menduga rata-rata rumah tangga per kapita per bulan di Kabupaten Semarang adalah metode Yates dengan nilai KTG dan R2 berturut-turut sebesar 3.88 x 10-8 dan 65.90 %.
Keyword: EM algorithm, missing value, Yates method, Susenas

Judul: Pendugaan data hilang pada data presipitasi harian berbasis model AR(3) menggunakan algoritme EM (Expectation-Maximization)
Abstrak: Penelitian mengenai pendugaan data hilang (imputasi) berskala kuantitatif sudah banyak dilakukan oleh para peneliti, salah satunya menggunakan algoritme EM (Expectation-Maximization). Namun, belum banyak pendugaan data hilang yang mengangkat topik kejadian tidak tentu (intermittent) khususnya deret waktu, misalnya data presipitasi harian. Penelitian ini bertujuan mengembangkan algoritme EM sebagai penduga data hilang terbaik pada data presipitasi harian di Desa Citeko, Kab Bogor yang mengandung pola intermittent. Pengembangan dilakukan melalui kajian simulasi pendugaan data hilang menggunakan metode EM, Markov-EM, dan Logistik-EM sebanyak 1000 ulangan dengan proporsi hilang sebesar 0%, 5%, 10%, 15%, 20%. Hasil menunjukkan bahwa Logistik-EM merupakan penduga data hilang yang lebih baik dalam menjelaskan ketidakpastian nilai kejadian pada data presipitasi harian. Ditunjukkan dengan nilai rataan MAE dan galat baku dugaan parameter model yang signifikan lebih rendah….
Keyword: EM algorithm, intermittent data, logistic model, markov chain, missing data, Model arima, Model logistik, Model gabungan, Rantai markov

Judul: Performa kecoa madagaskar (Gromphadorhina portentosa) pada tipe tempat sembunyi yang berbeda
Abstrak: Madagascar cockroaches come from Madagascar Island in the southest of Africa Beach. This cockroaches is a giant cockroaches in the world and as big as a giant beetle that called as "giant cockroaches". Madagascar cockroaches is a giant cockroaches and have a different character with another cockroaches, that is big size and types that it make it looks like beetle, fizz, doesn't bite, doesn't have wings and outdorless so that these cockroaches harmless for human and can be keep as pets that quite popular all over the world because of it's unique.
Keyword: