Judul: Metode Least Median of Squares (LMS) pada analisis regresi dengan pencilan
Abstrak: Metode yang umum digunakan untuk menduga parameter dalam analisis regresi adalah Ordinary Least Squares (OLS) karena memiliki perhitungan yang sederhana. Namun, ketika data memiliki pencilan, metode ini menghasilkan dugaan parameter yang berbias. Karena itu disusunlah metode regresi kekar untuk mengatasi pencilan. Salah satu metode dalam regresi kekar adalah Least Median of Squares (LMS). Metode ini mampu mengatasi pencilan sehingga dihasilkan dugaan yang tak bias. Pada penelitian ini ingin diketahui persentase banyaknya pencilan yang mampu diatasi oleh LMS. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model regresi linier sederhana. Data yang digunakan merupakan data hasil simulasi, dengan β0 dan β1 sebesar 5 dan 10. Nilai X berkisar antara 1-30. Untuk setiap nilai X akan diberikan satu nilai Y. Sisaan yang digunakan berasal dari sebaran Normal dengan μ= 0 dan σ2=3 yang nilai mutlak dari sisaan bakunya tidak lebih dari 2. Ukuran data yang digunakan adalah 30 amatan, 60 amatan, 90 amatan, 120 amatan, dan 150 amatan. Setiap ukuran data diberikan pencilan sebesar 0% (tanpa pencilan) , 5%, 10%, 15%, dan 20% pada peubah tak bebas Y dan diulang sebanyak 30 kali sehingga diperoleh 750 gugus data yang terbagi menjadi 25 subkelompok gugus data. Parameter regresi diduga dengan metode OLS dan LMS. Hasil dugaan parameter masing – masing metode pada setiap subkelompok gugus data diuji dengan metode Pitman’s Measure of Closeness untuk mengetahui metode mana yang lebih baik. Metode LMS lebih baik daripada metode OLS dalam menduga parameter regresi pada data yang memiliki pencilan hingga persentase pencilan 20% untuk pencilan sebesar 4 × σ2. Metode LMS lebih kekar dalam menduga parameter β1 daripada parameter β0. Semakin besar ukuran data, kekekaran LMS semakin menurun terutama dalam pendugaan β0.
Keyword: Robust regression, Least Median of Squares, Pencilan, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

Judul: Kajian Perbandingan Metode Least Median of Squares dan Maximum Likelihood Type pada Regresi Kekar
Abstrak: Keberadaan pencilan dapat memengaruhi pendugaan parameter dalam analisis regresi yang menggunakan metode ordinary least squares (OLS). Metode regresi kekar dapat digunakan sebagai pendekatan alternatif dari OLS. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji perbandingan dari dua metode regresi kekar, yaitu least median of squares (LMS) dan maximum likelihood type (M) melalui data simulasi. Data simulasi diperoleh dengan membangkitkan bilangan acak berdasarkan model regresi linear berganda dua peubah penjelas. Kombinasi yang digunakan adalah jenis pencilan, proporsi pencilan, dan ukuran contoh. Berdasarkan nilai bias mutlak dan kuadrat tengah galat (KTG) diperoleh bahwa metode M lebih tepat diterapkan ketika data mengandung vertical outlier atau good leverage point, lalu diikuti oleh metode LMS. Sementara itu, metode LMS dapat menduga parameter regresi pada data yang mengandung bad leverage point. Analisis selanjutnya dilakukan pada data pertanian mengenai pengaruh pupuk organik dan konsumsi beras per kapita terhadap produksi padi sawah di 34 provinsi tahun 2017. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode LMS menghasilkan nilai bias mutlak dan KTG terkecil., The presence of outliers can be affect to estimate the parameters of the linear regression using ordinary least squares (OLS). The robust regression methods can be used as an alternative to OLS. This study aims to compare the performance of two methods, namely least median of squares (LMS) and maximum likelihood type (M) using simulation study. The simulation data obtained by generating random number based on multiple linear regression with two explanatory variables. With combination of the sample size, outliers type, and the number of outliers. Based on the criteria: absoulut bias and mean square error (MSE), the M-estimator gave better result than the LMS-estimator when the data contains vertical outliers or good leverage point. Meanwhile, the LMS-estimator gave better result at data containing bad leverage points. The next step is analysed data application for agriculture on the affect of organic fertilizer and rice consumption per capita against the use of rice production in 34 provinces in 2017 using the best method based on data characteristic. The results from LMS-estimator produce the smallest absolut bias and MSE.
Keyword: LMS, M, OLS, Outlier, Robust Regression

Judul: Construction on transcriptional fusions of chitinase gene from Aeromonas caviae WS7b and their expression in potato cv desiree
Abstrak: Fungal and nematode disease are a major limiting factor in potato production areas, not only plants are killed and reduced in the field, but also cause significant production areas, not only plants are killed and reduced in the field, but also cause significant production losses (30-100%). Chitin, a β-1,4-linked polymer of N-acetylglucosamine, is a major structural component in the cell walls of Nematode and most fungi except the Oomycetes. Chitinase catalyse the hydrolysis of chitin.
Keyword: