Judul: Perbandingan Regresi Komponen Utama Terkoreksi dengan Regresi Ridge dalam Mengatasi Multikolinearitas
Abstrak: Regresi berganda dengan peubah bebas saling berkorelasi (multikolinear) merupakan masalah yang sering terjadi dalam melakukan analisis data. Salah satu akibat yang terjadi adalah ragam penduga parameter regresi yang besar sehingga dugaan koefisien regresi cenderung menjadi tidak signifikan. Salah satu pendekatan yang sering digunakan adalah regresi komponen utama. Penelitian ini mengkaji metode regresi komponen utama yang meminimumkan kuadrat tengah galat (mean square error-MSE) penduga parameter regresi (dinamakan regresi komponen utama terkoreksi). Sebagai pembanding digunakan metode regresi ridge dengan iterasi HKB. Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk multikolinear rendah dan sedang regresi komponen utama terkoreksi selalu merupakan metode yang baik dengan nilai rataan ragam dugaan parameter dan MSE dugaan parameter yang kecil walaupun nilai rataan biasnya bukan merupakan nilai terkecil. Pada kondisi multikolinear tinggi regresi komponen utama terkoreksi selalu merupakan metode yang baik untuk ukuran contoh besar.
Keyword: 

Judul: Kajian Evaluasi Metode Ridge Kekar untuk Data yang Mengandung Pencilan dan Multikolinieritas
Abstrak: Pada regresi linier, Metode Kuadrat Terkecil (MKT) merupakan penduga parameter yang paling populer. Namun, MKT bersifat tidak kekar ketika dalam data terdapat pencilan, karena dapat menyebabkan penduga MKT menjadi bias. Masalah serius lainnya dalam menduga parameter model regresi berganda adalah adanya multikolinieritas. Adanya multikolinieritas mengakibatkan penduga koefisien regresi yang diperoleh dari MKT akan menghasilkan ragam penduga yang besar, meskipun tetap tidak bias. Masalah multikolinieritas dan adanya pencilan bisa terjadi secara bersamaan dalam satu set data. Seperti pada bidang kemometrik, pertanian, makroekonomi, dan lain sebagainya. Maka sangat penting untuk mengombinasikan metode-metode pendugaan yang dirancang untuk mengatasi masalah tersebut. Salah satu metode untuk mengatasi kedua masalah tersebut adalah Ridge kekar yang sangat berguna ketika diasumsikan bahwa semua koefisien regresi memiliki kepentingan yang sama dan bisa memboboti pencilan. Penelitian ini mengkaji metode Ridge kekar berdasarkan penduga M, S, dan MM untuk mengatasi pencilan dan multikolinieritas dalam satu set data. Kajian metode ini dilakukan pada data simulasi dengan berbagai proporsi pencilan dan skenario korelasi antar peubah bebas, kemudian diaplikasikan pada data angkatan kerja Indonesia. Mean Square Error (MSE), bias relatif mutlak, dan VIF (Variance Inflation Factor) digunakan sebagai kriteria untuk menjelaskan kebaikan dari penduga tersebut. Hasil kajian terhadap data simulasi menujukkan secara umum metode Ridge kekar (Ridge M, Ridge S, Ridge MM) dengan ��������=0 baik dalam melakukan pendugaan parameter regresi pada data yang mengandung pencilan. Metode Ridge dengan ��������=0.015 baik dalam menduga parameter regresi pada data yang terdapat masalah multikolinieritas. Sedangkan pada data yang mengandung kedua masalah tersebut (pencilan dan multikolinieritas), metode terbaik dalam melakukan pendugaan parameter regresi adalah Ridge kekar (Ridge M, Ridge S, Ridge MM) dengan ��������=0.015. Pada data angkatan kerja Indonesia, metode terbaik adalah Ridge M.
Keyword: Metode Kuadrat Terkecil, Ridge kekar, multikolinieritas, pencilan

Judul: Budidaya dan pelestarian buaya air tawar irian (Crocodylus novaeguineae)
Abstrak: Di Indonesia terdapat beberapa spesies buaya diantaranya adalah Crocodylus porosus, Crocodylus novaeguineae, Tomistoma schlegelii dan Crocodylus siamenesis. Crocodylus novaeguineae baru ditemukan tahun 1928 di lrian Jaya dan Papua New Guinea oleh Schmidt. Dengan adanya perdagangan kulit buaya maka masyarakat mulai memburu buaya-buaya alam untuk dijual tanpa memperhatikan kelangsungan hidup spesies tersebut. Tempat hidup buaya-buaya inipun semakin sempit karena diubah jadi perladangan, lalu lintas air dan daerah pemukiman sehingga terjadi penurunan jumlah buaya secara cepat.
Keyword: Crocodylus porosus, Crocodylus novaeguineae, Tomistoma schlegelii, Crocodylus siamenesis