Judul: Pemodelan Data Panel Spasial Menggunakan Model Sur-Sar Dengan Pendekatan Bayesian.
Abstrak: Seemingly Unrelated Regression (SUR) adalah sebuah sistem model yang merupakan perluasan dari model regresi umum ketika terjadi permasalahan adanya hubungan antar model individu yang dibangun secara simultan. SUR merupakan hasil penelitian Zellner (1962) yang pertama mengakomodasi masalah hubungan antar model individu terhadap efisiensi pendugaan parameter dan informasi yang diperoleh. Konsep SUR telah banyak dikembangkan, salah satunya dalam kajian statistika spasial (Anselin 1988). Pada penelitian ini dikaji model individu yang merupakan regresi otoregresif spasial (SAR) yang dibangun berdasarkan tahun yang berbeda. Adanya hubungan model-model SAR ini diakomodasi dengan model SUR sehingga menjadi model SUR-SAR berdasarkan data panel spasial. Permasalahan yang dihadapi model SUR-SAR tidak hanya terbatas pada hubungan model-model individu penyusunnya, tetapi juga terkait permasalahan metode/pendekatan pendugaan parameternya yang memberikan solusi yang tidak closed form dan sulitnya menentukan pengujian parameter secara statistik. Pendekatan Bayesian merupakan salah satu metode pendugaan parameter yang dapat mengatasi permasalahan tersebut karena lebih praktis (Griffiths 2001) dan secara statistika memiliki banyak keuntungan (LeSage 2005). Kajian model SUR-SAR dengan pendekatan Bayesian ini merupakan kajian empiris pada data kejadian DBD dan faktor-faktor penyertanya dari 68 kelurahan di Kota Bogor tahun 2009 - 2011. Proses pendugaan parameter dilakukan menggunakan algoritma Gibbs Sampler dan Metropolis-Hasting melalui simulasi Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampai tercapainya konvergen dalam hal stasioneritas sebaran posterior parameter model. Berdasarkan analisis diperoleh hasil bahwa otokorelasi spasial lag, kontribusi peubah prediktor yang berubah setiap tahun, dan korelasi model individu (tahunan) dapat ditangkap oleh model SUR-SAR yang didukung oleh data. Model SUR-SAR merupakan model yang lebih baik daripada model-model individu SAR dalam mengepas data DBD Kota Bogor 2009-2011 karena lebih efisien dalam menduga parameter dan memiliki derajat kecocokan model yang lebih tinggi.
Keyword: DBD, Panel Spasial, Regresi Otoregresif Spasial, Seemingly Unrelated Regression, Markov Chain Monte Carlo

Judul: Kajian Analisis Regresi Spasial Durbin dengan Heteroskedastik Menggunakan Pendekatan Bayes.
Abstrak: Analisis regresi spasial merupakan metode statistika yang mempertimbangkan pengaruh atau efek spasial dalam memodelkan hubungan antara peubah respon dan penjelas. Dalam menduga parameter regresi terdapat beberapa metode yang dapat digunakan yaitu maksimum likelihood(ML), spatial two-stage least squares (S2SLS), dan generalized method of moments (GMM). Hasil penduga dari ketiga metode ini pada model SAR bersifat tidak konsisten dan tidak valid jika terdapat masalah heteroskedastik pada komponen galat. Masalah heteroskedastik pada data agregasi berasal dari proses merataratakan data dengan banyaknya amatan yang berbeda pada saat agregasi. Metode alternatif yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah heteroskedastik yaitu metode pendekatan bayes. Pendekatan Bayes dilakukan dengan memodelkan struktur matriks ragam-peragam data spasial yang memungkinkan model yang fleksibel untuk setiap sebaran yang bermasalah dengan tingkat akurasi yang tinggi. Penelitian ini bertujuan menerapkan dan mengevaluasi model bayes dalam menduga parameter pada Spatial Durbin Model (SDM) yang mengandung heteroskedastik. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan nilai bias penduga bayes dibandingkan dengan penduga ML pada data simulasi. Hasil evaluasi dari pendugaan parameter kedua metode dievaluasi untuk melihat metode yang lebih baik. Penerapan metode dilakukan pada data PDRB kabupaten/kota tahun 2022 sebagai peubah respons. Keberagaman nilai PDRB di Indonesia memungkinkan suatu wilayah memiliki nilai yang berbeda dari wilayah lainnya. Hasil penelitian ini diharapkan mampu menunjukkan kondisi pertumbuhan ekonomi di setiap kabupaten/kota di Indonesia. Kajian pada data simulasi dibangkitkan menggunakan model SDM dengan matriks pembobot circular world dan small group interaction serta jumlah amatan yang digunakan sebesar 30, 120 dan 600 dengan 500 kali ulangan. Hasil evaluasi dilakukan dengan membandingkan nilai dan keragaman bias dugaan parameter. Secara keseluruhan hasil simulasi menunjukkan bahwa semakin besar jumlah amatan maka nilai dan keragaman bias semakin kecil untuk setiap metode. Hasil simulasi pada kedua matriks, pada matriks circular world memberikan hasil nilai dan keragaman bias yang lebih kecil bagi penduga ρ, β1, dan β2 dibandingkan matriks small group interaction. Metode bayes memberikan nilai dan keragaman bias yang lebih kecil dibandingkan metode ML pada setiap matriks. Berdasarkan hasil evaluasi metode bayes memberikan kekonsistenan dugaan dibandingkan metode ML pada model SDM. Kajian empiris menggunakan data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sebagai peubah respons dengan empat peubah penyerta, yaitu peubah Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Upah Minimum Kabupaten (UMK), Jumlah Tenaga Kerja (JTK), dan Pendapatan Asli Daerah (PAD). Matriks pembobot yang digunakan pada kajian empiris yaitu k-Nearest Neighbor (k-NN), Eksponential Distance Weights (EDW), dan Queen Contiguity (QCont). Hasil eksplorasi data menggambarkan penyebaran PDRB suatu wilayah cenderung memiliki kesamaan dengan wilayah di sekitarnya, mengindikasikan adanya permasalahan heteroskedastik serta hubungan spasial antar wilayah. Hal tersebut diperkuat dari hasil uji autokorelasi dan efek keragaman spasial yang nyata. Kriteria kinerja model pada kajian empiris adalah nilai ragam sisaan dan pseudo-R 2 . Pendugaan parameter pada model SAR dengan menggunakan metode bayes menunjukkan seluruh peubah penjelas berpengaruh nyata terhadap PDRB kabupaten/kota pada tahun 2022 pada taraf 5%. Metode bayes dengan matriks pembobot eksponensial distance weight (EDW) memberikan nilai ragam sisaan minimum sebesar 1571,83 dan nilai pseudoR2 yang lebih besar yaitu 76,26%.
Keyword: bayes, heteroskedastik, PDRB, model spasial durbin

Judul: The Effect Cassava Leaves Meal in The Diets on Body Weigbt, Percentage of Digestive Tract and Viscera of Mule Duck.
Abstrak: The mule ducks are the crossbreed between common duck females (Anas plathyrhynchos) and muscovy ducks (Cairino moschata) to improve the meat production in order to meet the animal protein requirement of the people. One of the problems in husbandry farming is highly feed cost. This problem can be solved with using highly available local sources and cheapness. Cassava leaves (Manihot esculenta Crantz) is the one local sources which can be used as an alternative feed, because it contains a rather high protein (24.1%) aud vitamin A (10,000-13,000 IU). A highly Hydrocyanide (HCN) as well as crude fiber in the cassava leaves are the limiting factors to be used as poultry diet. The ducks have more ability in digest the crude fiber than chicken. So that, using some cassava leaves in the diet does not make any problem.
Keyword: