Judul: Pendugaan koefisien lintas dengan menggunakan proc orthoreg
Abstrak: Dalam banyak kasus sering terjadi multikolinearitas antar peubah sehingga dalam analisis regresi yang juga digunakan dalam menduga koefisien analisis lintas tidak dapat menggunakan metode OLS (Ordinary Least Squares). Salah satu pemecahan masalah adalah dengan menggunakan prosedur proc orthoreg dalam program SAS, sehingga koefisien lintas diduga dengan prosedur proc orthoreg selanjutnya sifat-sifat agronomis yang efektif dalam menentukan bobot biji yang optimal dapat ditentukan. Hasil analisis lintas pada penelitian ini menunjukkan bahwa LAI bunga, LAI panen, porsi senesens, dan jumlah biji tiap tongkol memberikan pengaruh langsung terhadap bobot biji. Dari keseluruhan peubah sifat agronomi, maka porsi senesens dan LAI panen masing-masing dapat dijadikan kriteria yang efektif untuk menduga hasil bobot biji. Pertimbangan kriteria yang efektif ini didasarkan pada nilai pengaruh total masing-masing sifat agronomi yang besar. Pengaruh total terbesar diberikan oleh porsi senesens sebesar -0.782 dan pengaruh total terbesar kedua diberikan oleh LAI panen yaitu sebesar 0.354. Koefisien lintas sisa yang diperoleh dari beberapa persamaan analisis lintas mempunyai nilai yang cukup besar menunjukkan bahwa adanya peubah-peubah lain yang sebenarnya berpengaruh namun belum tercakup dalam model.
Keyword: 

Judul: Penerapan Regresi Gulud dan Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dalam Penyusutan Koefisien Regresi
Abstrak: Multikolinearitas merupakan salah satu pelanggaran asumsi dalam analisis regresi linier berganda yang dapat terjadi ketika terdapat korelasi yang tinggi antar peubah bebas. Multikolinearitas menyebabkan penduga dengan metode kuadrat terkecil (MKT) menjadi tidak stabil dan menghasilkan ragam yang besar. Salah satu cara untuk mengatasi masalah multikolinearitas tersebut adalah dengan menggunakan regresi gulud (ridge regression). Regresi gulud dapat mengatasi masalah multikolinearitas melalui pemilihan nilai λ yang tepat. Regresi gulud menyusutkan koefisien MKT ke arah nol tetapi tidak dapat melakukan seleksi model. Meskipun model yang diperoleh dari regresi gulud berbias, tetapi keragaman koefisien regresi yang dihasilkan relatif kecil. Akan tetapi, regresi gulud semakin sulit diinterpretasikan jika jumlah peubah bebas yang digunakan sangat banyak. Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) merupakan metode komputasi dengan menggunakan pemrograman kuadratik yang dapat memerankan prinsip regresi gulud serta melakukan seleksi model. Metode LASSO mulai dikenal setelah ditemukannya algoritma LAR pada tahun 2004. Modifikasi dari LAR untuk LASSO menghasilkan algoritma yang lebih efisien dalam menduga solusi penduga koefisien LASSO dengan komputasi yang lebih cepat dibandingkan pemrograman kuadratik. Metode LASSO dapat menyusutkan koefisien MKT tepat nol sehingga dapat melakukan seleksi peubah. Dengan demikian, model yang dihasilkan metode LASSO lebih sederhana dan secara tidak langsung bebas dari multikolinearitas.
Keyword: 

Judul: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: