Judul: Penanganan Pencilan pada Data Deret Waktu menggunakan Metode Pemulusan Robust Holt
Abstrak: Data deret waktu yang digunakan adalah data deret waktu mengikuti model LLTM (local linear trend model) dengan empat kondisi galat yang berbeda. Kondisi tersebut yaitu Clean Data (CD), Symmetric Outliers (SO), Asymmetric Outliers (AO) dan Fat-tailed data (FT). Data deret waktu tersebut mengandung pencilan simetrik dan asimetrik yang dapat memengaruhi peramalan. Metode peramalan yang digunakan untuk pola data tren yaitu metode pemulusan Holt. Peramalan data deret waktu berpencilan menggunakan metode pemulusan Holt belum cukup baik sehingga diperlukan penangan dengan metode pemulusan robust Holt. Metode pemulusan robust Holt yang dilakukan pada data simulasi deret waktu lebih baik digunakan untuk kondisi data berpencilan dibandingkan dengan metode pemulusan Holt. Hal tersebut ditunjukan dari nilai evaluasi kebaikan metode, yaitu nilai MAD (Mean Absolute Deviation) yang dihasilkan. Nilai MAD untuk data training kondisi CD yang lebih kecil adalah metode pemulusan Holt, sedangkan untuk data testing metode pemulusan Holt dan robust Holt hampir sebanding. Kondisi SO untuk data training dan data testing nilai MAD yang lebih kecil adalah metode pemulusan robust Holt. Kondisi AO untuk data training dan data testing nilai MAD yang lebih kecil adalah metode pemulusan robust Holt. Selain itu, nilai MAD pada kondisi FT untuk data training maupun data testing didapatkan hasil yang hampir sebanding diantara kedua metode.
Keyword: pencilan, data deret waktu, pemulusan, Holt, robust Holt

Judul: Metode Regresi Least Trimmed Square Pada Data yang Mengandung Pencilan
Abstrak: Regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk menduga pola hubungan antara dua atau lebih peubah. Metode pendugaan parameter yang umum digunakan dalam analisis regresi linier adalah metode kuadrat terkecil atau Ordinary Least Squares (OLS), namun metode ini tidak baik digunakan apabila data pada peubah respon mengandung pencilan. Adanya pencilan akan mengakibatkan pendugaan parameter yang dihasilkan bersifat bias dan interpretasi kesimpulan tidak valid. Pada kasus terdapatnya pencilan, alternatif metode yang dapat digunakan adalah regresi kekar. Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah Least Trimmed Squares (LTS) dengan dua kriteria pemangkasan yang berbeda (LTS dan LTS₁). LTS melalukan pemangkasan berdasarkan teori Rousseeuw dan Van Driessen, sedangkan LTS, merupakan aplikasi pemangkasan yang dilakukan pada mutlak sisaan baku lebih dari dua. Untuk mengetahui tingkat kekekaran metode LTS dan LTS, dibandingkan dengan OLS dilakukan kajian simulasi dan penerapan data riil. Simulasi dilakukan untuk ukuran contoh yang berbeda (15, 30, 100, dan 200) dan tingkat persentase pencilan yang berbeda (0%, 5%, 10%, 15%, dan 20) dengan ulangan sebanyak 1000 kali pada masing-masing kombinasi ukuran contoh dan persentase pencilan, sedangkan data riil memiliki ukuran contoh 35 dan pencilan delapan persen. Hasil yang didapatkan dari simulasi dan data riil metode LTS lebih baik dibandingkan metode OLS dan LTS, dalam menduga parameter regresi. LTS memiliki nilai bias relatif bias relatif mutlak, KTG relatif, dan KTG yang relatif konstan dan kekar untuk berbagai kondisi pencilan dan ukuran contoh…
Keyword: Regression, Outlier, Robust method

Judul: Epivag Sebagai Penyebab Kegagalan Reproduksi Dan Penanggulangannya Pada Sapi
Abstrak: "Epivag" merupaka suatu penyakit viral yang menyerang organ reproduksi baik pada sapi jantan maupun betina, disebabkan oleh virus dan hanya terdapat di benua Afrika. Nampaknya sapi-sapi sialng Inggris di Afrika sangant peka terhadap penyakit tersebut. Mengingat bahwa sapi-sapi silang Inggris sudah banyak di impor ke Indonesia, maka perlu diperhitungkan kemungkinan penyebaran penyakit tersebut di Indonesia.
Keyword: