Judul: Pendekatan Metode Kuadrat Terkecil Parsial pada Pemodelan Persamaan Struktural
Abstrak: Model Persamaan Struktural (MPS) adalah penggabungan teknik analisis faktor dan sidik lintas. MPS dapat digunakan untuk mendeskripsikan keterkaitan hubungan linear secara simultan peubah-peubah pengamatan dan melibatkan peubah laten yang tidak dapat diukur secara langsung. Ada dua pendekatan pada MPS. Pertama, Model Struktur Koragam (MSK) yang mempunyai asumsi-asurnsi peubah pengamatan menyebar normal ganda dan ukuran contoh relatif besar. Kedua, Metode Kuadrat Terkecil Parsial (MKTP) yang mempunyai asumsi bebas sebaran dan ukuran contoh tidak hams besar. Kedua metode tersebut diterapkan pada pemodelan Prestasi Manajer. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa pendugaan model Prestasi Manajer dengan peubah pengamatan tidak menyebar normal ganda dan ukuran contoh relatif kecil sehingga MKTP lebih tepat digunakan dari pada metode MSK.
Keyword: 

Judul: Pendekatan Kuadrat Terkecil Parsial Kekar untuk Penanganan Pencilan pada Data Kalibrasi
Abstrak: Pada pendugaan kalibrasi ganda permasalahan serius akan muncul jika diantara peubah bebas (X) saling berkorelasi (multikolinieritas) dan pengamatan yang jauh dari pusat data (pencilan). Ada dua tipe pengamatan pencilan yakni pencilan sisaan dan pengamatan berpengaruh (leverage point). Pencilan sisaan adalah pengamatan pencilan yang mempunyai sisaan baku yang besar, sedangkan pengamatan berpengaruh merupakan pencilan berganda (multivariate outliers) yang terdapat dalam ruang peubah bebas (Liebmann et al. 2009). Sebuah teknik prediktif yang mampu mengatasi masalah multikolinieritas adalah Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (Partial Least Squares/PLS). Salah satu algoritma pendugaan PLS adalah Implementasi Langsung Kuadrat Terkecil Parsial (Straightforward Implementation Partial Least Squares/SIMPLS) yang dapat diterapkan dalam mengatasi multikolinieritas, tetapi tidak resisten terhadap pencilan. Pengembangan dari metode PLS dengan menggunakan algoritma SIMPLS sebagai alternatif untuk mengatasi pencilan adalah dengan menggunakan regresi kekar. Secara umum, PLS kekar (PLS Robust) dapat dibagi kedalam dua kelompok yaitu menggunakan teknik memboboti kembali secara iteratif dan penggunaan matriks peragam kekar (Turkmen, 2008). Salah satu metode yang termasuk dalam kelompok pertama adalah Regresi-M Kekar Parsial (Partial Robust M-Regression/PRM) yang diperkenalkan oleh Serneels et al. (2005) dan salah satu metode yang termasuk dalam kelompok kedua adalah RSIMPLS-M (Robust SIMPLS-M) yang diperkenalkan oleh Huber dan Branden (2003). Dalam regresi kekar terdapat beberapa metode pendugaan parameternya, diantaranya adalah penduga-M. Penduga-M merupakan generalisasi dari metode kemungkinan maksimum, yaitu penduga yang meminimumkan fungsi objektif tertentu dalam data. Fungsi pembobot dari penduga-M telah banyak tersedia, diantaranya adalah fungsi pembobot Huber dan fungsi pembobot Fair.
Keyword: 

Judul: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity