Judul: Kajian Metode Pembobotan dan Metode Agregasi pada Penyusunan Indikator Komposit Data Campuran (Studi Kasus Status Kesejahteraan Rumah Tangga Desa Dramaga, Kabupaten Bogor).
Abstrak: Indikator komposit seringkali ditemui dalam berbagai penelitian khususnya pada bidang sosial. Penyusunan indikator komposit dilakukan melalui tahapan pembobotan dan agregasi. Metode pembobotan klasik, seperti metode pembobotan berdasarkan analisis regresi, analisis faktor, dan analisis korespondensi berganda, dikembangkan untuk menangani peubah bertipe numerik atau kategorik saja, walaupun telah tersedia berbagai teknik kuantifikasi untuk peubah numerik dan teknik kualifikasi untuk peubah kategorik. Selain itu, penggunaan peubah respon sebagai ukuran indikator komposit dalam pembobotan berdasarkan analisis regresi kadang kala dapat dimanipulasi. Permasalahan ini dapat diatasi dengan metode pembobotan berdasarkan analisis faktor data campuran. Metode agregasi klasik, seperti metode agregasi linear aditif, tidak dapat menangani campuran dari peubah numerik compensatory dan non-compensatory. Permasalahan ini dapat diatasi dengan metode agregasi geometrik. Metode pembobotan berdasarkan analisis faktor data campuran dan metode agregasi geometrik dalam penyusunan indikator komposit data campuran perlu dikaji keakuratannya. Studi kasus dilakukan dengan membangun lima model status kesejahteraan rumah tangga Desa Dramaga, Kabupaten Bogor dengan membandingkan metode pembobotan berdasarkan analisis faktor data campuran dan analisis korespondensi ganda, serta metode agregasi linear dan agregasi geometrik. Lima model ini dibandingkan untuk memilih model terbaik. Kemudian model terbaik yang diperoleh dibandingkan dengan model PPLS 2011. Metode pembobotan berdasarkan analisis faktor data campuran memberikan hasil lebih akurat daripada dengan analisis korespondensi berganda. Pada peubah numerik, metode agregasi geometrik memberikan hasil lebih akurat dibandingkan metode agregasi linear. Pada peubah kategorik, metode agregasi linear memberikan hasil lebih akurat dibandingkan agregasi geometrik. Model terbaik dari penyusunan status kesejahteraan rumah tangga Desa Dramaga adalah model dengan pembobotan berdasarkan analisis faktor data campuran serta agregasi geometrik pada peubah numerik dan agregasi linear pada peubah kategorik, dengan nilai rata-rata pergeseran peringkat ( ̅ ) sebesar 0.42 dan nilai akurasi klasifikasi 60.13%. Model terbaik memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan model PPLS 2011 karena memiliki nilai korelasi antara peubah numerik dengan status kesejahteraan yang lebih tinggi, serta memiliki karakteristik kategori pada peubah kategorik yang lebih akurat.
Keyword: agregasi geometrik, analisis faktor data campuran, indeks, indikator komposit, status kesejahteraan rumah tangga

Judul: Analisis Regresi Terboboti Geografi dan Regresi Terboboti Geografi Campuran (Faktor Status Kesejahteraan Rendah Kecamatan-Kecamatan di Sulawesi Utara)
Abstrak: Kemiskinan merupakan masalah mendasar yang ada dan masih dialami sampai saat ini di Indonesia. Suatu kajian mendalam yang mempertimbangkan faktor-faktor penyebab kemiskinan sangat diperlukan guna memberikan gambaran penyelesaian yang tepat bagi penanganan kemiskinan. Letak geografi merupakan faktor penting dalam mempengaruhi kemajuan maupun kemiskinan suatu bangsa. Adanya efek spasial merupakan suatu hal yang lazim terjadi antara satu wilayah dengan wilayah yang berdekatan. Oleh karena itu, diperlukan suatu permodelan yang bisa mengatasi fenomena variabilitas data spasial tersebut. Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan telah mempublikasikan indikator kesejahteraan Provinsi-Provinsi di Indonesia dan basis data terpadu tiap Kecamatan, Kabupaten/Kota maupun Provinsi. Berdasarkan basis data terpadu tersebut akan dilakukan studi kasus untuk menganalisis kesejahteraan rendah kecamatan-kecamatan di Provinsi Sulawesi Utara menggunakan analisis regresi terboboti geografi (RTG) dan regresi terboboti geografi campuran (RTGC). Dari penelitian ini dapat diduga faktor-faktor yang mempengaruhi status kesejahteraan rendah kecamatan-kecamatan di Provinsi Sulawesi Utara, dan dapat membandingkan model regresi global, model RTG dan model RTGC. Dari regresi global diperoleh peubah yang signifikan mempengaruhi status kesejahteraan rendah (Y) pada taraf nyata 5% yaitu peubah kepala rumah tangga perempuan (X1), penderita cacat (X3), individu tidak bekerja usia diatas 15 tahun (X5), rumah tangga memiliki bangunan milik sendiri (X6), rumah tangga menggunakan listrik/PLN (X8) dan rumah tangga menggunakan jamban sendiri (X10). Nilai R2, AIC dan MSE yang diperoleh yaitu 0.966, 787.419 dan 7.8. Pengujian keragaman spasial menggunakan uji Breusch-Pagan (BP) menunjukkan bahwa terdapat keragaman spasial pada data status kesejahteraan rendah kecamatan di Sulawesi Utara. Keragaman spasial tersebut juga menunjukkan bahwa setiap Kecamatan di Sulawesi Utara memiliki karakteristik tersendiri, sehingga diperlukan pendekatan lokal dalam memodelkan dan untuk mengatasi keragaman yang terjadi pada status kesejahteraan rendah yakni dengan mengunakan analisis RTG. Analisis RTG merupakan pemodelan yang bersifat lokal di setiap lokasi, sehingga diperoleh pendugaan parameter sebanyak lokasi amatan. Nilai R2, MSE, AIC yang diperoleh adalah 0.977, 741.857 dan 5.692. Salah satu hasil pendugaan parameter RTG dengan taraf nyata 5% pada Kecamatan Tikala, diperoleh faktor yang berpengaruh yakni peubah penderita cacat (X3), individu tidak bekerja usia diatas 15 tahun (X5), rumah tangga bangunan milik sendiri (X6), rumah tangga menggunakan listrik/PLN (X8) dan rumah tangga menggunakan jamban sendiri (X10). Analisis RTGC memberikan hasil pendugaan parameter bersifat lokal dan global. Nilai nilai R2, MSE, AIC yang diperoleh adalah 0.969, 773.735 dan 7.134. Salah satu hasil pendugaan parameter RTGC dengan taraf nyata 5% pada lokasi Kecamatan Tikala, diperoleh parameter lokal yakni peubah penderita cacat (X3), rumah tangga bangunan milik sendiri (X6) dan rumah tangga menggunakan listrik/PLN (X8) dan parameter global yakni peubah individu tidak bekerja usia diatas 15 tahun (X5) dan rumah tangga menggunakan jamban sendiri (X10). Pembandingan model regresi global, model RTG dan model RTGC dilihat dengan membandingkan nilai MSE, AIC dan R2 dari setiap model tersebut. Model RTG merupakan model terbaik dalam menjelaskan pengaruh terhadap status kesejahteraan rendah kecamatan-kecamatan di Sulawesi Utara karena model RTG tersebut memiliki nilai MSE dan AIC terkecil serta Nilai R2 terbesar.
Keyword: regression, geographically weighted regression (GWR), mixed geographically weighted regression (MGWR)

Judul: Infection Of Babesia Bigemina In Cattle And Methods Of Control
Abstrak: Babesia bigemina is the species which occurs mostly through out the tropics and subtropical areas. It gains access to the susceptible cattle through the bite of an· ig fected tick and penetrates an erythrocyte. The pathogenesis of B. bigemina is considered to be as highly pathogenic and may cause heavy mortality in susceptible stock. Infecied cattle rapidly become dull and listless and lose their appetite, the erythrocytes are destroyed resulting anaemia, icterus, emaciation, weakness, and a drop in milk production. Death and loss of productivity due to B. bigemina account for the economic loss.
Keyword: