Judul: Partial Least Square Method in Solving Multicollinearity (Case Study Regression Analysis on the Level of Proverty in Indonesia in 2013).
Abstrak: Analisis regresi merupakan analisis statistika yang digunakan untuk memodelkan suatu hubungan dari peubah respon (Y) terhadap peubah penjelasnya (X). Salah satu asumsi yang harus diperiksa pada regresi berganda adalah multikolinearitas karena dapat menyebabkan masalah yang serius pada pendugaan dan pemodelan. Metode yang akan digunakan pada penelitian ini adalah metode kuadrat terkecil parsial (MKTP). MKTP adalah teknik regresi yang mengombinasikan dan menggeneralisasikan analisis komponen utama dan regresi linear berganda. Metode ini mengatasi multikolinearitas dengan membentuk komponen-komponen yang saling bebas. Pada kasus kemiskinan 2013, terbentuk 2 komponen dari 13 peubah penjelas dan 1 peubah respon dengan total keragaman X sebesar 66.62 % dan total keragaman Y sebesar 61.11 %. Berdasarkan nilai Variable Importance in Projection (VIP), terdapat 7 peubah penjelas yang dianggap penting yaitu persentase rumah tangga dengan atap terluas bukan ijuk/lainnya,lantai terluas bukan tanah, sanitasi layak, air minum layak, luas hunian per kapita ≤ 7.2 m2, memiliki kendaraan motor, dan sumber penerangan listrik.
Keyword: Institut Pertanian Bogor, Bogor Agricultural University, IPB, Multicollinearity, Partial least square, Variable importance in projection, Validasi silang, Model MKTP, Nipals, VIP, Loading weighr

Judul: Penerapan LASSO untuk Mengidentifikasi Peubah yang  Berpengaruh Terhadap Tingkat Kemiskinan di Jawa Tengah
Abstrak: Indonesia merupakan negara dengan jumlah penduduk terbanyak keempat di dunia dan termasuk kategori negara berkembang. Sebagai negara berkembang salah satu permasalahan yang ada di Indonesia adalah masalah kemiskinan. Provinsi Jawa Tengah menempati posisi kedua sebagai provinsi dengan jumlah penduduk miskin terbanyak di Indonesia pada tahun 2019. Selama lima tahun terakhir persentase kemiskinan di Jawa Tengah mengalami penurunan, akan tetapi pada awal tahun 2020 persentase kemiskinan di Jawa Tengah kembali meningkat. Analisis regresi linier dapat diterapkan pada data kemiskinan di Jawa Tengah untuk mengetahui peubah-peubah yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Jawa Tengah. Salah satu permasalahan yang sering muncul dalam analisis regresi linier adalah adanya korelasi yang tinggi antarpeubah bebas (multikolinearitas). Multikolinearitas dapat mempengaruhi pendugaan metode kuadrat terkecil (MKT). Peubah pada data kemiskinan di Jawa Tengah mengalami masalah multikolinearitas sehingga pada penelitian ini dilakukan pendekatan dengan metode Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) untuk mengatasinya. Metode LASSO dapat menyusutkan koefisien MKT tepat nol sehingga dapat melakukan seleksi peubah. Model yang dihasilkan metode LASSO lebih sederhana dan secara tidak langsung bebas dari multikolinearitas. Berdasarkan hasil pada penelitian ini, peubah yang masuk ke dalam model LASSO yaitu indeks pembangunan manusia, upah minimum kabupaten, dan pengeluaran pemerintah., Indonesia is the fourth most populous country in the world and belongs to the category of developing countries. As a developing country, one of the problems in Indonesia is poverty. Central Java province was on the second position as the province with the highest number of poor people in Indonesia in 2019. During the last five years the percentage of poverty in Central Java has decreased, but in the beginning of 2020 the percentage of poverty in Central Java has increased again. Linear regression analysis can be applied on poverty data in Central Java to determine the variables that affecting the poverty level in Central Java. One of the problems common in linear regression analysis is the high correlation between independent variables (multicollinearity). In order to handle multicollinearity problem in the poverty dataset in Central Java, the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) method in used in this research. The LASSO method can reduce the value of OLS coefficient into zero, this can be the considered as variable selection. Furthermore, the model produced by the LASSO method is quite simpler and indirectly free from multicollinearity. The result show that the variables included in the LASSO model are human development index, district minimum wages, and government spending.
Keyword: LASSO, linear regression, multicollinearity, poverty

Judul: Karakteristik Anatomi Skelet Kepala Buaya senyulong (Tomistoma schlegelii).
Abstrak: Buaya sepit atau senyulong (Tomistoma schlegelii) merupakan jenis buaya asli Indonesia yang berhabitat di sungai-sungai Sumatera, Kalimantan, dan juga pedalaman Sulawesi. Salah satu ciri khas buaya senyulong adalah bentuk moncong yang runcing dan sempit, namun hingga saat ini informasi mengenai struktur skelet kepala buaya senyulong sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari karakteristik anatomi skelet kepala buaya senyulong yang dikatikan dengan fungsi dan perilakunya. Penelitian dilakukan secara eksploratif dengan melakukan pengamatan, pencatatan, dan pengambilan gambar dari skelet kepala buaya senyulong. Skelet kepala berukuran panjang 70 cm, lebar 29 cm, dan tingggi 17 cm dengan permukaan kasar pada os nasale, os frontale, os maxilla, os mandibula, os lacrimale, os jugale. Jumlah gigi pada buaya ini sebanyak 78 buah, terdiri dari 4 buah gigi premaxila, 16 buah gigi maxila, dan 19 buah gigi mandibula. Pada regio orbitalis ditemukan dua pasang fenestrae temporales yang berkembang baik. Fenestra supratemporale merupakan lubang oval yang membentang di sepanjang os parietale. Fenestra infratemporale berbentuk segitiga dan dibatasi oleh os squamosum, os postorbitale, os jugulare, dan os quadratum. Os mandibula hewan ini mempunyai symphysis mandibularis yang panjang yaitu garis yang melintang di corpus mandibulae. Secara fungsional ukuran symphysis mandibularis berkaitan dengan adaptasi hewan terhadap diet makan.
Keyword: kepala, moncong, Tomistoma schlegelii