Judul: Penerapan Best Subset Selection dan Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) Dalam Mereduksi Peubah Bebas
Abstrak: Metode kuadrat terkecil pada umumnya tidak memberikan hasil yang memuaskan ketika banyak peubah bebas yang terlibat pada pendugaan parameter regresi apalagi jika terjadi masalah mutikolinearitas. Penduga kuadrat terkecil akan memiliki bias yang rendah namun ragam menjadi lebih besar, selain itu semakin banyak peubah bebas maka interpretasi model menjadi semakin sulit. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode seleksi peubah dalam menduga model regresi. Metode Best Subset merupakan salah satu metode seleksi peubah yang dapat mengurangi ragam pendugaan dengan mengorbankan sedikit bias. Kemudian pada tahun 1996 muncul metode Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) yang berusaha menerapkan prinsip penyusutan koefisien dan seleksi peubah bebas. Penelitian ini akan menerapkan metode LASSO dan Best Subset Selection sebagai operator seleksi peubah bebas pada data yang terdapat multikolinearitas. Pemilihan model dengan metode best subset menghasilkan dua pilihan model terbaik karena terdapat beberapa kriteria dalam memilih model. Sementara pada LASSO pemilihan model didasarkan pada nilai validasi silang (Cross validation) dan Cp mallows menghasilkan satu model terbaik dengan lima peubah bebas. Pada model subset (1) hanya dua peubah yang masuk, kedua peubah ini berpengaruh signifikan terhadap peubah respon. Pada subset (2) menghasilkan enam peubah dimana hanya peubah X7, X10, dan X12 yang berpengaruh nyata terhadap peubah respon. Terdapat perbedaan tanda koefisien pada model subset (2) dengan koefisien korelasi sederhananya. Hal ini dapat disebabkan masih adanya pengaruh multikolinearitas pada model. Oleh karena itu, metode LASSO lebih baik karena selain menghasilkan model yang sederhana, metode ini dapat mengatasi multikolinearitas.
Keyword: Multicollinearity, Best Subset, LASSO, Cp mallows, Cross validation

Judul: Penerapan Regresi Gulud dan Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dalam Penyusutan Koefisien Regresi
Abstrak: Multikolinearitas merupakan salah satu pelanggaran asumsi dalam analisis regresi linier berganda yang dapat terjadi ketika terdapat korelasi yang tinggi antar peubah bebas. Multikolinearitas menyebabkan penduga dengan metode kuadrat terkecil (MKT) menjadi tidak stabil dan menghasilkan ragam yang besar. Salah satu cara untuk mengatasi masalah multikolinearitas tersebut adalah dengan menggunakan regresi gulud (ridge regression). Regresi gulud dapat mengatasi masalah multikolinearitas melalui pemilihan nilai λ yang tepat. Regresi gulud menyusutkan koefisien MKT ke arah nol tetapi tidak dapat melakukan seleksi model. Meskipun model yang diperoleh dari regresi gulud berbias, tetapi keragaman koefisien regresi yang dihasilkan relatif kecil. Akan tetapi, regresi gulud semakin sulit diinterpretasikan jika jumlah peubah bebas yang digunakan sangat banyak. Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) merupakan metode komputasi dengan menggunakan pemrograman kuadratik yang dapat memerankan prinsip regresi gulud serta melakukan seleksi model. Metode LASSO mulai dikenal setelah ditemukannya algoritma LAR pada tahun 2004. Modifikasi dari LAR untuk LASSO menghasilkan algoritma yang lebih efisien dalam menduga solusi penduga koefisien LASSO dengan komputasi yang lebih cepat dibandingkan pemrograman kuadratik. Metode LASSO dapat menyusutkan koefisien MKT tepat nol sehingga dapat melakukan seleksi peubah. Dengan demikian, model yang dihasilkan metode LASSO lebih sederhana dan secara tidak langsung bebas dari multikolinearitas.
Keyword: 

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: